Perceived Income Adequacy Versus Household Income as a Measure of Socioeconomic Status in 6 Countries, 2022-2023 International Food Policy Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Household income is a common indicator of socioeconomic status in population surveys; however, measures such as perceived income adequacy are increasingly used as alternatives. We used a multicountry dataset to explore the utility of perceived income adequacy as compared with household income, focusing on missing data rates, associations with household food security, and responses from young people versus parents. Materials and Methods: We conducted online surveys in 2022-2023 among adults (n = 50 913) and young people (aged 10-17 y; n = 23 013) as part of the International Food Policy Study in Australia, Canada, Chile, Mexico, the United Kingdom, and the United States. We used descriptive analyses to examine missing data for income adequacy and household income adjusted for household size. We used linear regression models to test the association between the income measures, their associations with household food security, and their correspondence in reported income adequacy between young people and parents. Results: The proportion of missing data was greater for household income (5.3%; n = 2688) than for income adequacy (1.0%; n = 488). Income adequacy and household income were positively correlated ( r = 0.25-0.44; P < .001 for all countries). Both measures independently predicted household food security ( P < .001 for all countries), with a stronger association observed for income adequacy. Family income adequacy reported by young people was strongly associated with parental reports ( r = 0.47-0.62; P < .001 for all). Practice Implications: Perceived income adequacy may be preferrable to traditional household income measures for assessing the effect of financial position on health-related outcomes, particularly among young people and older or retired populations, for whom household income may be difficult to report.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».