Socioeconomic Inequalities in Different Types of Disabilities in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study measured socioeconomic inequalities in different types of disabilities in Iran. We also examined the prevalence of disabilities across different socio-demographic groups in Iran in 201 Methods: This was cross-sectional study using secondary data analysis on all Iranian. Data related to disability prevalence and socioeconomic status (SES) of each province was extracted from the 2011 National Census of Population and Housing (NCPH) and the 2011 Households Income and Expenditure Survey (HIES), conducted by Statistical Center of Iran (SCI). The concentration index and concentration curve were used to measure and illustrate socioeconomic inequalities in different types of disabilities. Chi-squared test was also used to examine the relationship between the socio-demographic variables (age-groups, sex, education level, employment status) and disability. Results: The results suggested the existence of socioeconomic inequalities in blindness, deafness, vocal disorders and hand disorders in Iran. The concentration index for these four disabilities were -0.0527 (95% confidence interval [CI]: -0.0881, -0.0173), -0.0451 (CI: -0.0747, -0.0156), -0.0663 (CI: -0.1043, -0.0282) and -0.0545 (CI: -0.0940, -0.0151), respectively. There were also significant associations between the demographic variables such as age-groups, sex, education level, employment status and disability (P<0.05). Conclusion: There were significant socioeconomic inequalities in different types of disabilities in Iran with poorer provinces having higher prevalence of disabilities in blindness, deafness, vocal disorders and hand disorders. Strategies to address the higher prevalence of different types of disabilities among poorer provinces should be considered a priority in Iran.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».