Mental health and its socioeconomic inequality in Sweden: the role of demographic changes over time
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Our aim is to study trends in mental ill-health and socioeconomic-related mental health inequalities over time in Sweden. We also make a first attempt at disentangling why we see such a development, by decomposing any changes in terms of changes in selected demographic and socioeconomic characteristics among the population. A secondary aim is to consider how different indicators for mental ill-health, as well as different measures of inequality, affect the conclusions we draw. Register data from the Swedish Interdisciplinary Panel and the Swedish Living Conditions Survey (administered by Statistics Sweden) are used to study trends in mental ill-health and mental health inequalities over the years 1994-2011. The study population comprises of working age individuals aged 31-64 living in Sweden. Four indicators of mental ill-health are used in the main analysis: self-reported anxiety, psychiatric inpatient diagnosis, psychiatric outpatient diagnosis and death by suicide. The results show that psychiatric diagnoses (in- and outpatient) increased substantially amongst 31 - 64 year olds between 1994 and 2011. Self-reported anxiety remained stable and suicides decreased. These results show that the different indicators of mental ill-health are not reflective of each other and how we measure mental ill-health largely affect the conclusions we draw. The mental ill-health indicators which suggest there is an increase in mental ill-health (in- and outpatient diagnosis) partly depend on attitudes, help-seeking behaviour and diagnostic practice. Thus, we cannot say that mental ill-health actually has increased. However, all mental ill-health indicators are becoming increasingly concentrated among women and among those not participating in the labour force, and psychiatric diagnoses are increasingly concentrated among those lowest educated. Income-related mental health inequalities in Sweden are substantial, and have increased significantly between 1994 and 2011, both regarding absolute and relative inequalities. More than 30 percent of self-reported anxiety and suicides, and half or all psychiatric in- and outpatient diagnoses, are found among the poorest fifth of the population. The decomposition results show that distributional changes in the population explain the increase in suicide inequality and partly explain the increase in psychiatric inpatient diagnosis inequality. However, overall, only small changes in the level of mental ill-health and mental health inequalities are explained by changes in the population characteristics we study.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».