Subjective socioeconomic status and adolescent health: A meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To comprehensively and quantitatively examine the association between subjective socioeconomic status (SES) and health outcomes during adolescence. METHODS: Forty-four studies met criteria for inclusion in the meta-analysis. Information on study quality, demographics, subjective SES, health outcomes, and covariates were extracted from each study. Fisher's Z was selected as the common effect size metric across studies. Random-effect meta-analytic models were employed and fail-safe numbers were generated to address publication bias. RESULTS: Overall, subjective SES was associated with health during adolescence (Fisher's Z = .10). The magnitude of the effect varied by type of health outcome, with larger effects observed for mental health outcomes, self-rated health, and general health symptoms; and nonsignificant effects observed for biomarkers of health and substance-use-related health behaviors. Of the measures of subjective SES employed in the reviewed studies, perception of financial constraints, was most strongly associated with adolescent health outcomes. Analysis of covariates indicated that inclusion of objective SES covariates did not affect the association between subjective SES and health. CONCLUSIONS: This meta-analysis has implications for the measurement of subjective SES in adolescents, for the conceptualization of subjective and objective SES, and for the pathways between SES and health in adolescents.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».