Inequalities in Health Status from EQ-5D Findings: A Cross-Sectional Study in Low-Income Communities of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measuring health status by using standardized and validated instrument has become a growing concern over the past few decades throughout the developed and developing countries. The aim of the study was to investigate the overall self-reported health status along with potential inequalities by using EuroQol 5 dimensions (EQ-5D) instrument among low-income people of Bangladesh. METHODS: A cross-sectional household survey was conducted in Chandpur district of Bangladesh. Bangla version of the EQ-5D questionnaire was employed along with socio-demographic information. EQ-5D questionnaire composed of 2-part measurements: EQ-5D descriptive system and the visual analogue scale (VAS). For measuring health status, UK-based preference weights were applied while higher score indicated better health status. For facilitating the consistency with EQ-5D score, VASs were converted to a scale with scores ranging from 0 to 1. Multiple logistic regression models were also employed to examine differences among EQ-5D dimensions. RESULTS: A total of 1433 respondents participated in the study. The mean EQ-5D and VAS score was 0.76 and 0.77, respectively. The females were more likely to report any problem than the males (P < 0.001). Compared to the younger, elderly were more than 2-3 times likely to report any health problem in all EQ-5D dimensions (OR [odds ratio] = 3.17 for mobility, OR = 3.24 for self-care). However, the respondents of the poorest income group were significantly suffered more from every EQ-5D dimension than the richest income quintile. CONCLUSION: Socio-economic and demographic inequalities in health status was observed in the study. Study suggests to do further investigation with country representative sample to measure the inequalities of overall health status. It would be helpful for policy-maker to find a new way aiming to reduce such inequalities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».