Socioeconomic-related inequalities in self-rated health status in Kermanshah city, Islamic Republic of Iran: a decomposition analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Socioeconomic-related inequalities in health are a major public health challenge in both developed and developing countries. Little evidence is available on socioeconomic-related inequalities in health in different regions of the Islamic Republic of Iran. AIMS: This study aimed to determine socioeconomic-related inequality in poor self-rated health in adults in Kermanshah city, western Islamic Republic of Iran. METHODS: This cross-sectional study with stratified sampling obtained data on socioeconomic status, demographic characteristics, behavioural risk factors and self-rated health of 2040 adults (≥ 18 years) in Kermanshah city. A self-administrated questionnaire was used to collect data from the participants. The concentration (C) index and C curve were used to determine the socioeconomic-related inequality in poor self-rated health. A decomposition analysis of the C index was done to identify the factors explaining socioeconomic-related inequality in poor self-rated health. RESULTS: The crude and age-adjusted prevalence of poor self-rated health was 13.8% and 18.1%, respectively. The estimated C for the whole sample was -0.295, indicating that poor SRH was concentrated in the poor. The decomposition results suggested that socioeconomic status (45.5%), having a chronic health condition (11.9%) and smoking (7.3%) were the main factors contributing to the concentration of poor self-rated health among those of lower socioeconomic status. CONCLUSION: The concentration of poor self-rated health among the poor in Kermanshah city warrants policy attention. Policies aimed at reducing inequality in wealth distribution and risky health behaviour and preventing chronic health conditions among the poor may mitigate socioeconomic-related inequalities in poor self-rated health in Kermanshah.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».