Hacia una base normativa mexicana en la medición de calidad de vida relacionada con la salud, mediante el Formato Corto 36
Notice bibliographique
Résumé
To present the results of the application of the short format 36 instrument (SF-36) in the Mexican states of Sonora and Oaxaca. The levels of quality of life were compared with those from Canada and the United States. Material and Methods. The data were obtained using a survey on health service access, usage, and quality. The SF-36 is composed of 36 questions, which represent eight different domains on the health-related quality of life. These domains are used to estimate the physical and mental components of health. Data analysis was performed to calculate the average scores for each domain for the total sample, by gender and age groups in each state. The regional differences were assessed by the difference of means. Results. The total response was 98.5% of the 4200 selected households. The percent response values were similar between the two states. A total of 5961 subjects older than 25 years of age completed the questionnaire. Males scored higher than females in all domains and in both components. Regardless of sex, the highest variation was observed in adults up to 64 years of age mainly in three domains: overall health, social function, and mental health; in the 65-74 year age group occurred mostly in social function and mental health; and in adults older than 75 years only in mental health. The young adult age group (25 to 44 years) showed variation in a greater number of domains, while women exhibited more variation in the extreme age groups, 25 to 34 years and 75 years and older. The mean scores in our sample were higher than domains and in the two summary components. Canada showed higher scores in the other three domains (overall health, social function, and mental health). Conclusions. SF-36 data are not available at the national level; hence, the authors recommend that their study results may serve as the normative reference for SF-36 in Mexico. Researchers using the SF-36 could compare their results with our reference, adjusted by gender and age in population-based studies. Considering that the study regions have contrasting social and economic characteristics, the data from the more developed state, Sonora, may be used as the normative standard. Data from Oaxaca would be used as the reference for less-developed states. The English version of this paper is available at: http://www.insp.mx/salud/index.html
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».