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Enregistrement W2295139512 · doi:10.1093/aje/kwv249

Health Behaviors, Mental Health, and Health Care Utilization Among Single Mothers After Welfare Reforms in the 1990s

2016· article· en· W2295139512 sur OpenAlexfundno aff
Sanjay Basu, David H. Rehkopf, Arjumand Siddiqi, M. Maria Glymour, Ichiro Kawachi

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institutes of HealthNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionUniversity of TorontoLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésSingle mothersWelfareConfidence intervalDemographyWelfare reformHealth careMedicineMental healthPsychologyGerontologyEnvironmental healthPsychiatryEconomicsDevelopmental psychologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the health of low-income US women affected by the largest social policy change in recent US history: the 1996 welfare reforms. Using the Behavioral Risk Factor Surveillance System (1993-2012), we performed 2 types of analysis. First, we used difference-in-difference-in-differences analyses to estimate associations between welfare reforms and health outcomes among the most affected women (single mothers aged 18-64 years in 1997; n = 219,469) compared with less affected women (married mothers, single nonmothers, and married nonmothers of the same age range in 1997; n = 2,422,265). We also used a synthetic control approach in which we constructed a more ideal control group for single mothers by weighting outcomes among the less affected groups to match pre-reform outcomes among single mothers. In both specifications, the group most affected by welfare reforms (single mothers) experienced worse health outcomes than comparison groups less affected by the reforms. For example, the reforms were associated with at least a 4.0-percentage-point increase in binge drinking (95% confidence interval: 0.9, 7.0) and a 2.4-percentage-point decrease in the probability of being able to afford medical care (95% confidence interval: 0.1, 4.8) after controlling for age, educational level, and health care insurance status. Although the reforms were applauded for reducing welfare dependency, they may have adversely affected health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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