Systematic review of methods used to study the intersecting impact of sex and social locations on health outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Independent health impacts of sex or social circumstances are well-studied, particularly among older adults. Less theorized or examined is how combinations or intersections of these underpin differential health effects. Nevertheless, and often without naming it as such, an intersectional framework aligns with studies of social determinants of health, life-course epidemiology and eco-epidemiology. In this systematic review we examined and aimed to identify research methods used to operationalize, whether intentionally or inadvertently, interconnected effects of sex and social locations on health outcomes for 45+ year olds. METHODS: Using broad search terms, numerous databases, and following Prisma guidelines, 732 of 9214 papers initially identified, met inclusion criteria for full review. RESULTS: Of the 501 papers included after full review, methods used in considering intersections of sex and social circumstances/location(s) included regression (112 of 365 papers), growth curves (7 of 22), multilevel (15 of 25), decomposition (6 of 9), mediation (10 of 17), structural equation modelling (23 of 25), and other (2 of 3). Most (n = 157) approximated intersectional analyses by including interaction terms or sex-stratifying results. DISCUSSION: Few authors used the inherent strength of some study methods to examine intersecting traits. As even fewer began with an intersectionality framework their subsequent failure to deliver cannot be faulted, despite many studies including data and methodologies that would support intersectional analyses. There appeared to be a gap, not in analytic potential but rather in theorizing that differential distributions of social locations describe heterogeneity within the categories 'men' and 'women' that can underlie differential, gendered effects on older adults' health. While SEM, mediation and decomposition analyses emerged as particularly robust methods, the unexpected outcome was finding how few researchers consider intersectionality as a potential predictor of health.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».