What Do Demographics Have To Do With It? An Oaxaca-Blinder Decomposition of Changes over Time in Inequalities in Alcohol, Narcotics and Tobacco-Related Ill Health in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to document historical trends and socioeconomic inequalities in ill health outcomes related to alcohol consumption, narcotics use and tobacco smoking over the seventeen years prior to the implementation of the Swedish government's first strategy for alcohol, narcotics, doping and tobacco (ANDT) in 2011. We also sought to explain the changes over time in terms of changes in the population distribution of selected demographic and socioeconomic characteristics. Our two key research questions, for each of alcohol, narcotics and smoking were: 1) How have trends in a) consumption, inpatient care and deaths, and b) income-related inequalities therein developed over time? 2) To what extent can demographic (gender, age, civil status, foreign background), socioeconomic (parental education, own education) and social characteristics (social isolation, proportion of welfare recipients in the municipality) explain the trends in a) levels of consumption, inpatient care and deaths, and b) income-related inequalities therein? For consumption, we investigated the prevalence of heavy drinking and smoking; data on narcotics use were not available. We used International Classification of Diseases (ICD) codes to identify inpatient care and deaths related to alcohol, narcotics and smoking. In our main analyses we used income as a measure of socioeconomic rank. We performed sensitivity analyses to investigate: i) the use of education as an alternative socioeconomic rank, ii) differences between measures of relative and absolute inequality, and iii) sex-differences in the trends over time. We document increasing pro-poor socioeconomic-related inequalities in all of our outcomes except heavy drinking (which was concentrated among higher income individuals, and did not change significantly) during the study period. This reflects an increasing concentration of smoking, and inpatient care and deaths related to alcohol, narcotics and smoking among low income individuals. We are able to explain some of the change over time by demographic and socioeconomic changes (i.e changes in the distribution of our sample by age, foreign background and educational attainment). However, our findings suggest that most of the change observed was due to external factors, such as changing norms and behaviours, and policy or macroeconomic conditions affecting certain groups more than others. In order to achieve the goal of equality in health, ANDT as a policy area must address the increasing concentration of alcohol-, narcotics- and smoking-related outcomes among the poorest and least educated in our society.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».