清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Does inequality in self-assessed health predict inequality in survival by income? Evidence from Swedish data

不平等 社会经济地位 经济不平等 人口经济学 经济 社会不平等 收入不平等指标 收入分配 人口学 人口 社会学 数学 数学分析
作者
Eddy van Doorslaer,Ulf‐G. Gerdtham
出处
期刊:Social Science & Medicine [Elsevier BV]
卷期号:57 (9): 1621-1629 被引量:278
标识
DOI:10.1016/s0277-9536(02)00559-2
摘要

This paper empirically addresses two questions using a large, individual-level Swedish data set which links mortality data to health survey data. The first question is whether there is an effect of an individual's self-assessed health (SAH) on his subsequent survival probability and if this effect differs by socioeconomic factors. Our results indicate that the effect of SAH on mortality risk declines with age—probably because of adjustment towards 'milder' overall health evaluations at higher ages—but does not seem to differ by indicators of socioeconomic status (SES) like income or education. This finding suggests that there is no systematic adjustment of SAH by SES and therefore that any measured income-related inequality in SAH is unlikely to be biased by reporting error. The second question is: how much of the income-related inequality in mortality can be explained by income-related inequality in SAH? Using a decomposition method, we find that inequality in SAH accounts for only about 10% of mortality inequality if interactions are not allowed for, but its contribution is increased to about 28% if account is taken of the reporting tendencies by age. In other words, omitting the interaction between age and SAH leads to a substantial underestimation of the partial contribution of SAH inequality by income. These results suggest that the often observed inequalities in SAH by income do have predictive power for the—less often observed—inequalities in survival by income.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
威武的成协完成签到,获得积分10
2秒前
10秒前
14秒前
hll发布了新的文献求助10
17秒前
科研通AI6.2应助hll采纳,获得20
21秒前
25秒前
25秒前
欧阳懿完成签到 ,获得积分10
27秒前
ztl完成签到 ,获得积分10
28秒前
hll完成签到,获得积分20
28秒前
蔡龙杰发布了新的文献求助30
29秒前
优雅雪珊发布了新的文献求助10
29秒前
lamb发布了新的文献求助10
35秒前
滕皓轩完成签到 ,获得积分20
42秒前
耍酷季节完成签到,获得积分10
46秒前
Frankie完成签到,获得积分10
50秒前
oleskarabach完成签到,获得积分20
56秒前
57秒前
尹依依发布了新的文献求助10
1分钟前
牛牛的马完成签到,获得积分10
1分钟前
眯眯眼的安雁完成签到 ,获得积分10
1分钟前
热爱科研的小海豹完成签到 ,获得积分10
1分钟前
安详的灰狼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
英姑应助尹依依采纳,获得10
1分钟前
xinbadake应助拉长的寒松采纳,获得10
1分钟前
003发布了新的文献求助20
1分钟前
1分钟前
颖宝老公完成签到,获得积分0
1分钟前
田田完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Tonald Yang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lamb完成签到 ,获得积分10
1分钟前
樵木完成签到,获得积分10
1分钟前
噗愣噗愣地刚发芽完成签到 ,获得积分10
1分钟前
迷你的金鱼完成签到,获得积分10
1分钟前
daisy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lt0217完成签到,获得积分10
1分钟前
慈祥的寻芹完成签到,获得积分10
1分钟前
柒柒球完成签到 ,获得积分10
2分钟前
失眠的青寒完成签到,获得积分10
2分钟前
小蘑菇应助慈祥的寻芹采纳,获得10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7778308
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318778
关于积分的说明 20365940
捐赠科研通 7365435
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3319203
关于科研通互助平台的介绍 2467070
邀请新用户注册赠送积分活动 2334608