The impact of social assistance programs on population health: a systematic review of research in high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Socioeconomic disadvantage is a fundamental cause of morbidity and mortality. One of the most important ways that governments buffer the adverse consequences of socioeconomic disadvantage is through the provision of social assistance. We conducted a systematic review of research examining the health impact of social assistance programs in high-income countries. METHODS: We systematically searched Embase, Medline, ProQuest, Scopus, and Web of Science from inception to December 2017 for peer-reviewed studies published in English-language journals. We identified empirical patterns through a qualitative synthesis of the evidence. We also evaluated the empirical rigour of the selected literature. RESULTS: Seventeen studies met our inclusion criteria. Thirteen descriptive studies rated as weak (n = 7), moderate (n = 4), and strong (n = 2) found that social assistance is associated with adverse health outcomes and that social assistance recipients exhibit worse health outcomes relative to non-recipients. Four experimental and quasi-experimental studies, all rated as strong (n = 4), found that efforts to limit the receipt of social assistance or reduce its generosity (also known as welfare reform) were associated with adverse health trends. CONCLUSIONS: Evidence from the existing literature suggests that social assistance programs in high-income countries are failing to maintain the health of socioeconomically disadvantaged populations. These findings may in part reflect the influence of residual confounding due to unobserved characteristics that distinguish recipients from non-recipients. They may also indicate that the scope and generosity of existing programs are insufficient to offset the negative health consequences of severe socioeconomic disadvantage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,054 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».