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Enregistrement W2990132047 · doi:10.1136/bmjpo-2019-000568

Income inequality and social gradients in children’s height: a comparison of cohort studies from five high-income countries

2019· article· en· W2990132047 sur OpenAlexafffund
Philippa K Bird, Kate E. Pickett, Hilary Graham, Tomas Faresjö, Vincent W. V. Jaddoe, Johnny Ludvigsson, Hein Raat, Louise Séguin, Anne I. Wijtzes, Jennifer J. McGrath

Notice bibliographique

RevueBMJ Paediatrics Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchBarndiabetesfondenDepartment of Families, Housing, Community Services and Indigenous AffairsAustralian GovernmentVetenskapsrådetErasmus Medisch CentrumForskningsrådet för Arbetsliv och SocialvetenskapErasmus Universiteit RotterdamForskningsrådet i Sydöstra SverigeEconomic and Social Research CouncilEuropean CommissionZonMw
Mots-clésSocioeconomic statusCohortDemographyInequalityHousehold incomeEconomic inequalityGeographyDemographic economicsEconomicsMedicinePopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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