Psychosocial factors mediate social inequalities in health-related quality of life among children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present analysis aimed to assess the mediating role of psychosocial and behavioural factors in socio-economic inequalities in health-related quality of life (HRQoL) among children and adolescents. METHODS: Cross-sectional data was drawn from the randomly selected SEROCoV-KIDS cohort study in Geneva, Switzerland. Associations of socio-economic conditions (parents' highest education, household financial situation) with HRQoL, psychosocial (parent-child relationship, school difficulties, friends, extracurricular activities) and behavioural factors (screen time, physical activity, green spaces time, sleep duration), along with associations of psychosocial and behavioural factors with HRQoL, were evaluated with generalized estimating equations. Counterfactual mediation analyses were conducted to test pathways linking socio-economic conditions to HRQoL. RESULTS: Of 965 children and 816 adolescents, those with disadvantaged financial circumstances were more likely to have a poor HRQoL (adjusted Odds Ratio [aOR]: 3.80; 95% confidence interval [CI]: 1.96-7.36 and aOR: 3.66; 95%CI: 2.06-6.52, respectively). Psychosocial characteristics mediated 25% (95%CI: 5-70%) and 40% (95%CI: 18-63%) of financial disparities in HRQoL among children and adolescents, respectively. Health behaviours were weakly patterned by socio-economic conditions and did not contribute to financial differences in HRQoL. CONCLUSIONS: These findings provide empirical evidence for mechanisms explaining socio-economic disparities in child HRQoL and could inform interventions aimed to tackle health inequalities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».