Inequalities in health and health risk factors in the Southern African Development Community: evidence from World Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Socioeconomic inequalities in health have been documented in many countries including those in the Southern African Development Community (SADC). However, a comprehensive assessment of health inequalities and inequalities in the distribution of health risk factors is scarce. This study specifically investigates inequalities both in poor self-assessed health (SAH) and in the distribution of selected risk factors of ill-health among the adult populations in six SADC countries. METHODS: Data come from the 2002/04 World Health Survey (WHS) using six SADC countries (Malawi, Mauritius, South Africa, Swaziland, Zambia and Zimbabwe) where the WHS was conducted. Poor SAH is reporting bad or very bad health status. Risk factors such as smoking, heavy drinking, low fruit and vegetable consumption and physical inactivity were considered. Other environmental factors were also considered. Socioeconomic status was assessed using household expenditures. Standardised and normalised concentration indices (CIs) were used to assess socioeconomic inequalities. A positive (negative) concentration index means a pro-rich (pro-poor) distribution where the variable is reported more among the rich (poor). RESULTS: Generally, a pro-poor socioeconomic inequality exists in poor SAH in the six countries. However, this is only significant for South Africa (CI = - 0.0573; p < 0.05), and marginally significant for Zambia (CI = - 0.0341; P < 0.1) and Zimbabwe (CI = - 0.0357; p < 0.1). Smoking and inadequate fruit and vegetable consumption were significantly concentrated among the poor. Similarly, the use of biomass energy, unimproved water and sanitation were significantly concentrated among the poor. However, inequalities in heavy drinking and physical inactivity are mixed. Overall, a positive relationship exists between inequalities in ill-health and inequalities in risk factors of ill-health. CONCLUSION: There is a need for concerted efforts to tackle the significant socioeconomic inequalities in ill-health and health risk factors in the region. Because some of the determinants of ill-health lie outside the health sector, inter-sectoral action is required.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».