Systematic comparison of household income, consumption, and assets to measure health inequalities in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
There has been no systematic comparison of how the three most common measures to quantify household SES-income, consumption, and asset indices-could impact the magnitude of health inequalities. Microdata from 22 Living Standards Measurement Study surveys were compiled and concentration indices, relative indices of inequality, and slope indices of inequality were calculated for underweight, stunting, and child deaths using income, consumption, asset indices, and hybrid predicted income. Meta-analyses of survey year subgroups (pre-1995, 1995-2004, and post-2004), outcomes (child deaths, stunting, and underweight), and World Bank country-income status (low, low-middle, and upper-middle) were then conducted. Asset indices and the related hybrid income proxy result in the largest magnitudes of health inequalities for all 12 overall outcomes, as well as most country-income and survey year subgroupings. There is no clear trend of health inequality magnitudes changing over time, but magnitudes of health inequality may increase as country-income levels increase. There is no significant difference between relative and absolute inequality measures, but the hybrid predicted income measure behaves more similarly to asset indices than the household income it is supposed to model. Health inequality magnitudes may be affected by the choice of household SES measure and should be studied in further detail.
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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 | 0,027 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».