Income inequality and social gradients in children’s height: a comparison of cohort studies from five high-income countries
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health and well-being are better, on average, in countries that are more equal, but less is known about how this benefit is distributed across society. Height is a widely used, objective indicator of child health and predictor of lifelong well-being. We compared the level and slope of social gradients in children's height in high-income countries with different levels of income inequality, in order to investigate whether children growing up in all socioeconomic circumstances are healthier in more equal countries. METHODS: We conducted a coordinated analysis of data from five cohort studies from countries selected to represent different levels of income inequality (the USA, UK, Australia, the Netherlands and Sweden). We used standardised methods to compare social gradients in children's height at age 4-6 years, by parent education status and household income. We used linear regression models and predicted height for children with the same age, sex and socioeconomic circumstances in each cohort. RESULTS: The total analytic sample was 37 063 children aged 4-6 years. Gradients by parent education and household income varied between cohorts and outcomes. After adjusting for differences in age and sex, children in more equal countries (Sweden, the Netherlands) were taller at all levels of parent education and household income than children in less equal countries (USA, UK and Australia), with the greatest between-country differences among children with less educated parents and lowest household incomes. CONCLUSIONS: The study provides preliminary evidence that children across society do better in more equal countries, with greatest benefit among children from the most disadvantaged socioeconomic groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle