Descriptive regression tree analysis of intersecting predictors of adult self-rated health: Does gender matter? A cross-sectional study of Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While self-rated health (SRH) is a well-validated indicator, its alignment with objective health is inconsistent, particularly among women and older adults. This may reflect group-based differences in characteristics considered when rating health. Using a combination of SRH and satisfaction with health (SH) could capture lived realities for all, thus enabling a more accurate search for predictors of subjective health. With the combined measure of SRH and SH as the outcome we explore a range of characteristics that predict high SRH/SH compared with predictors of a low rating for either SRH or SH. METHODS: Data were from the Canadian General Social Survey 2016 which includes participants 15 years of age and older. We performed classification and regression tree (CRT) analyses to identify the best combination of socioeconomic, behavioural, and mental health predictors of good SRH and health satisfaction. RESULTS: Almost 85% of the population rated their health as good; however, 19% of those had low SH. Conversely, about 20% of those reporting poor SRH were, none-the-less, satisfied. CRT identified healthy eating, absence of a psychological disability, no work disability from long-term illness, and high resilience as the main predictors of good SRH/SH. Living with a spouse or children, higher social class and healthy behaviours also aligned with high scores in both self-perceived health measures. Sex was not a predictor. CONCLUSIONS: Combining SRH and SH eliminated sex as a predictor of subjective health, and identified characteristics, particularly resilience, that align with high health and well-being and that are malleable.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».