When the technical is also normative: a critical assessment of measuring health inequalities using the concentration index-based indices
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle