Using self-reported health as a social determinants of health outcome: a scoping review of reviews
Notice bibliographique
Résumé
Reducing disease prevalence rather than promoting health has long been the objective of significant population health initiatives, such as the social determinants of health (SDH) framework. However, empirical evidence suggests that people with diagnosed diseases often answer the self-reported health (SRH) question positively. In pursuit of a better proxy to understand, measure and improve health, this scoping review of reviews examines the potential of SRH to be used as an outcome of interest in population health policies. Following PRISMA-ScR guidelines, it synthesizes findings from 77 review papers (published until 11 May 2022) and reports a robust association between SDH and SRH. It also investigates inconsistencies within and between reviews to reveal how variation in population health can be explained by studying the impact of contextual factors, such as cultural, social, economic and political elements, on structural determinants such as socioeconomic situation, gender and ethnicity. These insights provide informed hypotheses for deeper explorations of the role of SDH in improving SRH. The review detects several gaps in the literature. Notably, more evidence syntheses are required, in general, on the pathway from contextual elements to population SRH and, in particular, on the social determinants of adolescents' SRH. This study reports a disease-oriented mindset in collecting, analysing and reporting SRH across the included reviews. Future studies should utilize the capability of SRH in interconnecting social, psychological and biological dimensions of health to actualize its full potential as a central public health measure.
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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 | 0,019 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».