The Uneven Path of Psychological Distress: How Socioeconomic Status Shapes Distress Transitions in Australian Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Psychological distress (PD) is a major public health concern linked to progressive disability. Estimating PD transition probabilities is essential for guiding targeted interventions and policies, particularly in the context of health economic models used for pharmaceutical reimbursement. We aimed to quantify how transition probabilities vary by socioeconomic status across 4 health states of PD (no PD, mild PD, moderate PD, and severe PD) among Australian adults with PD. METHODS: We obtained data on PD status and socioeconomic characteristics from the Household, Income and Labour Dynamics in Australia survey (2007-2021). We used a 4-state continuous-time Markov model to describe annual transitions between PD states. The model allowed tracking of both forward and backward transitions, enabling movement between any pair of states, including persistence of the same state. Socioeconomic status was assessed using education, employment, and income. RESULTS: Overall, 25 232 participants were identified for the study. The highest probabilities of worsening were for transitioning from mild PD to moderate PD (16.9%), whereas the highest probability of improvement was recorded for the transition from moderate to mild PD (32.3%). Higher recovery rates from severe PD to no PD were observed among individuals with higher education levels than in those with lower education (8.6% vs 5.8%), among the employed compared with the unemployed (7.0% vs 4.8%), and among those in the highest income bracket compared with those in the lowest (12.7% vs 5.7%). CONCLUSIONS: The estimated transition probabilities can be used in health economic evaluations, designed to support reimbursement decision for interventions.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».