A global comparative study of wealth-pain gradients: Investigating individual- and country-level associations
Notice bibliographique
Résumé
Pain is a significant yet underappreciated dimension of population health. Its associations with individual- and country-level wealth are not well characterized using global data. We estimate both individual- and country-level wealth inequalities in pain in 51 countries by combining data from the World Health Organization's World Health Survey with country-level contextual data. Our research concentrates on three questions: 1) Are inequalities in pain by individual-level wealth observed in countries worldwide? 2) Does country-level wealth also relate to pain prevalence? 3) Can variations in pain reporting also be explained by country-level contextual factors, such as income inequality? Analytical steps include logistic regressions conducted for separate countries, and multilevel models with random wealth slopes and resultant predicted probabilities using a dataset that pools information across countries. Findings show individual-level wealth negatively predicts pain almost universally, but the association strength differs across countries. Country-level contextual factors do not explain away these associations. Pain is generally less prevalent in wealthier countries, but the exact nature of the association between country-level wealth and pain depends on the moderating influence of country-level income inequality, measured by the Gini index. The lower the income inequality, the more likely it is that poor countries experience the highest and rich countries the lowest prevalence of pain. In contrast, the higher the income inequality, the more nonlinear the association between country-level wealth and pain reporting such that the highest prevalence is seen in highly nonegalitarian middle-income countries. Our findings help to characterize the global distribution of pain and pain inequalities, and to identify national-level factors that shape pain inequalities.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».