Indicadores socioeconómicos de área pequeña en el estudio de las desigualdades en salud
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Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Valorar si dos indicadores socioeconómicos (uno simple y otro compuesto) elaborados en el ámbito de sección censal permiten detectar desigualdades sociales en salud. Métodos: De la Encuesta de Salud de Barcelona de 1992 (ESB92) se han considerado el estado de salud percibido, la presencia de trastornos crónicos, el consumo de tabaco y la realización de una citologÃa cervical preventiva, asà como el nivel de estudios y la clase social. A partir del censo de 1991, como indicadores socioeconómicos de área se han calculado el porcentaje de desempleo y un Ãndice de privación en las secciones censales. Se analiza la asociación entre las medidas socioeconómicas de área e individuales y la asociación de ambas con las variables de salud. Resultados: Existe una clara asociación positiva entre las medidas socioeconómicas de área pequeña y las individuales y, en general, con ambas se han observado similares efectos en diversos aspectos relacionados con la salud, tanto en varones como en mujeres. Con la mayorÃa de las variables analizadas, las diferencias son superiores con el Ãndice de privación que con el desempleo. AsÃ, en los varones la odds ratio ajustada por edad (ORa) de tener un estado de salud regular, malo o muy malo es de 2,0 (intervalo de confianza [IC] del 95%, 1,4-2,9) en el cuartil más desfavorable de desempleo; en relación con el menos desfavorable y con el Ãndice de privación, la ORa es de 2,7 (IC del 95%, 1,9-3,9), y en las mujeres las ORa son, respectivamente, de 1,8 (IC del 95%, 1,4-2,4) y 2,4 (IC del 95%, 1,8-3,2). Conclusiones: La clasificación por la situación socioeconómica del área de residencia, como la que permite el censo español, se puede aplicar a todos los miembros de una población y es útil para detectar las desigualdades sociales en salud.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle