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Enregistrement W4310522584 · doi:10.1186/s12963-022-00299-y

When the technical is also normative: a critical assessment of measuring health inequalities using the concentration index-based indices

2022· review· en· W4310522584 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePopulation Health Metrics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesGovernment of OntarioOntario Ministry of Health and Long-Term CareMcMaster University
Mots-clésNormativeMedicinePublic healthHealth services researchIndex (typography)InequalityEpidemiologyHealth policyQuality of Life ResearchEnvironmental healthNursingPathologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Concentration index-based measures are one of the most popular tools for estimating socioeconomic-status-related health inequalities. In recent years, several variants of the concentration index have been developed that are designed to correct for deficiencies of the standard concentration index and which are increasingly being used. These variants, which include the Wagstaff index and the Erreygers index, have important technical and normative differences. MAIN BODY: In this study, we provide a non-technical review and critical assessment of these indices. We (i) discuss the difficulties that arise when measurement tools intended for income are applied in a health context, (ii) describe and illustrate the interrelationship between the technical and normative properties of these indices, (iii) discuss challenges that arise when determining whether index estimates are large or of policy significance, and (iv) evaluate the alignment of research practice with the properties of the indices used. Issues discussed in parts (i) and (ii) include the different conceptions of inequality that underpin the indices, the types of changes to a distribution which leave inequality unchanged and the importance of the measurement scale and range of the outcome variable. These concepts are illustrated using hypothetical examples. For parts (iii) and (iv), we reviewed 44 empirical studies published between 2015 and 2017 and find that researchers often fail to provide meaningful interpretations of the index estimates. CONCLUSION: We propose a series of questions to facilitate further sensitivity analyses and provide a better understanding of the index estimates. We also provide a guide for researchers and policy analysts to facilitate the critical assessment of studies using these indices, while helping applied researchers to choose inequality measures that have the normative properties they seek.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,400
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,065 · 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