The predictive power of self-rated health for mortality across national, epidemiologic, and socioeconomic contexts
Notice bibliographique
Résumé
Pendant des décennies, la mesure de la santé auto-évaluée a été une caractéristique des enquêtes sur la santé de la population. Cet indicateur a été démontré comme un prédicteur robuste de la mortalité, dépassant souvent le pouvoir prédictif des facteurs médicaux dits plus « objectifs ». Toutefois, la polémique persiste quant à la comparabilité de cet indicateur entre des groupes sociaux, pour qui le pouvoir prédictif de la santé auto-évaluée semble varier. Plutôt que d'assumer que cette variation démontre le manque de validité de l'indicateur, cette thèse prend pour point de départ une théorie avancée quant aux processus cognitifs sous-tendant l'auto- évaluation de santé qui permet d'avancer des hypothèses quant aux effets modérateurs attendus de certains facteurs sociaux. Ainsi, cette thèse étudie l'effet modérateur de plusieurs de ces facteurs sociaux sur le pouvoir prédictif de la santé auto-évaluée au Canada, qui offre un cas intermédiaire unique entre les nombreuses études sur ce sujet provenant surtout d'Europe et des États-Unis. Quatre chapitres empiriques testent l'effet de (1) l'âge et le sexe, (2) le revenu et l'éducation, (3) le contexte national, en comparant le Canada avec les États-Unis, et (4) la présence d'un diagnostic préalable de la maladie indiquée comme étant la cause du décès. La santé auto-évaluée, la mortalité, et un ensemble de variables de contrôle, sont mesurées en utilisant des données longitudinales de haute qualité, représentatives au niveau national, de l'Enquête nationale sur la santé de la population (ENSP), qui a recueilli des données tous les deux ans de 1994 à 2010. Le pouvoir prédictif est modélisé en utilisant la régression logistique avec des équations d'estimation généralisées. Les résultats montrent que la santé auto-évaluée est un facteur prédictif significatif du risque de mortalité jusqu'à 14 ans avant le décès au Canada. Même en tenant compte de leurs différents niveaux généraux de santé auto-évaluée, les hommes et les femmes montrent un pouvoir prédictif pour la mortalité similaire. L'association prédictive diminue avec l'âge : les répondants de 80 ans ou plus ont montré une réduction de puissance prédictive par rapport aux répondants de 30-64 ou 65-79 ans, mais surtout parmi les femmes. Par ailleurs, le revenu et l'éducation ont un effet faible sur le pouvoir prédictif au Canada. Bien que nous ayons émis l'hypothèse que la puissance prédictive serait supérieure au Canada face aux États-Unis, les résultats ne montrent pas de différences statistiquement significatives entre ces pays. La trajectoire du pouvoir prédictif vers la fin de la vie pourrait donc s'avérer un phénomène plus universel qu'initialement anticipé. Cependant, le statut socio-économique a semblé modérer la pouvoir prédictif de la santé auto-évaluée plus fortement aux États-Unis qu'au Canada, en accord avec l'hypothèse que l'égalité socio-économique et l'accès aux soins de santé réduit l'impact de l'éducation et le revenu pour la pouvoir prédictif. Enfin, l'un des principaux mécanismes invoqués pour expliquer le pouvoir prédictif de la santé auto-perçue est directement testé. Ces analyses novatrices suggèrent en effet qu'une large proportion de la puissance prédictive dans les dernières années de la vie est expliquée par la connaissance parmi les répondants du diagnostic de la maladie indiquée comme la cause du décès. Ces résultats offrent un soutien indéniable pour la théorie cognitive expliquant la persistance de l'effet prédictif de la santé auto-évaluée.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».