Relación entre el estatus social subjetivo y la salud percibida entre mujeres inmigrantes latinoamericanas
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: explorar la relación entre el estatus socioeconómico y el estatus social subjetivo y explicar en qué medida el estatus social subjetivo predice la salud en mujeres inmigrantes. Métodos: estudio transversal. Observaciones basadas en 371 latinoamericanas (16-65 años) de un total de 7.056 empadronadas, captadas a través de asociaciones entre 2009-2010. El estatus socioeconómico se midió a través de educación, ingresos y ocupación; el estatus social subjetivo usando la Escala MacArthur; y la salud percibida mediante una escala de likert. Resultados: se encontró una correlación débil entre el estatus socioeconómico y el social subjetivo. En el análisis bivariante se observó significativamente una prevalencia mayor de salud percibida negativa en las mujeres sin estudios, con ingresos bajos, desempleadas e indocumentadas. En el análisis multivariante, se observaron Odds de prevalencia de salud percibida negativa más elevadas en los niveles de la escala MacArthur más bajos. No se observaron diferencias significativas con el resto de las variables. Conclusiones: el estudio sugiere que el estatus social subjetivo es un predictor mejor del estado de salud que las medidas del estatus socioeconómico. Por tanto, el uso de esta medida puede ser relevante para el estudio de las desigualdades en salud, particularmente en los grupos en desventaja social como los inmigrantes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".