An evolution of socioeconomic inequalities in self-rated health in Korea: Evidence from Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 1998–2018
Notice bibliographique
Résumé
Reducing socioeconomic inequalities in health has become an important health policy agenda. This study aimed to measure socioeconomic inequalities in health in Korea over the past two decades and identify the contributing factors to the observed inequalities. Data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) from 1998 to 2016/2018 were utilized. The concentration index (CI) was calculated to measure health inequalities, and decomposition analysis was applied to identify and quantify the contributing factors to the observed inequalities in health. The results indicated that health inequalities exist, suggesting that poor health was consistently more concentrated among Korean adults with lower income (1998: -0.154; 2016/2018: -0.152). Gender-stratified analyses also showed that poor health was more concentrated in lower income women and men, with the degree of inequalities slightly more pronounced among women. The decomposition approach revealed that income and educational attainment were the largest contributors to the observed health inequalities as higher income and education associated with better self-rated health. These findings suggest the importance of considering socioeconomic determinants, such as income and education, in efforts to tackling health inequalities, particularly considering that self-rated health is a predictor of future mortality and morbidity. Furthermore, it is essential to implement more egalitarian social, labour market, and health policies in order to eliminate the existing socioeconomic inequalities in health in Korea.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».