Differences between women’s and men’s socioeconomic inequalities in health: longitudinal analysis of the Canadian population, 1994–2003
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Socioeconomic inequalities in health are ubiquitous in developed countries; however, whether these inequalities differ between women and men over time is less clear. OBJECTIVE: To estimate the potentially different health effects of changes in socioeconomic position (SEP) on changes in health for working-age women and men over a 10-year period. Three main questions were addressed: (1) are there health differences between women and men over time, (2) do changes in SEP lead to health inequalities and (3) do changes in SEP impact health differently for women and men? METHODS: Generalised estimating equations models were used to analyse cycles 1-5 of the Canadian National Population Health Survey for four measures of health, number of chronic conditions, self-rated health, functional health and mental distress, and three measures of SEP, income, education and employment status. RESULTS: Health inequalities by sex/gender and by changes in SEP were present for all four outcomes in age-adjusted models; however, after controlling for time-dependent social structure, behaviour, and psychosocial factors the relationships persisted only for chronic conditions and psychological distress. There was no evidence that these effects differed, over time, between women and men. CONCLUSIONS: Men and women in this nationally representative sample of Canadians do not differentially embody changes in SEP, although both sex/gender and changes in SEP independently impact health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».