The trend in quality of life of Chinese population: analysis based on population health surveys from 2008 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Quality of life (QoL) is one of the most important indicators for evaluating an individual’s overall health status. However, evidence exploring the trend in QoL of the Chinese population is still lacking. This study aimed to investigate the trend in QoL of the Chinese population measured by the EQ-5D from 2008 to 2020, as well as compare the changing trends in QoL categorized by populations with different socio-demographic characteristics. Methods Data were obtained from the 2008, 2013, and 2020 waves of the Health Services Surveys conducted in Tianjin, China. Respondents completed the EQ-5D (EQ-5D-3L in 2008 and 2013 and EQ-5D-5L in 2020) through face-to-face interviews or self-administration. Responses of the EQ-5D-3L in 2008 and 2013 were mapped onto the EQ-5D-5L responses, and then converted to utility values using the Chinese value set. The trend in QoL was explored by comparing the percentage of any reported problems on each EQ-5D dimension and the corresponding utility values across the three waves. Subgroup analyses were performed to compare trends in utility values stratified by socio-demographic indicators. The effect of the time variable (year) on utility values was assessed by multiple linear regression analyses using the pooled data. Results By analyzing and comparing the three waves of the data (N = 25,939 in the 2008 wave, N = 22,138 in 2013, and N = 19,177 in 2020), an upward trend was observed in the percentages of reporting problems on all five dimensions (p < 0.001), resulting in a decreasing trend in utility values (2008: 0.948, 2013: 0.942, 2020: 0.939, p < 0.001). Utility values declined more over time among the female, the elder, the recipients of medical assistance, the widowed, the unemployed, and respondents with primary or lower education. The effect of the year (Coef. for 2013 = − 0.009, p < 0.001; Coef. for 2020 = − 0.010, p < 0.001) confirmed the downward trend in the utility values. Conclusions The overall QoL of the Chinese population decreased over the period from 2008 to 2020. The QoL of the disadvantaged or vulnerable populations in terms of socioeconomic characteristics declined more over time.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».