日益扩大的不平等，以及随社会阶层而自上而下有规律分布的健康状况，需要给予生物学方面的解读。生命功能紊乱、疾病与死亡都有清晰可辨的病理学图景与路径。在整个生命过程中，显性的社会危害因素，如污染、饮食、意外、危险的工作、居住条件差，必定会有损于个体健康，但是，还很难用这些因素作为特异性指标,来有效解读整个社会阶层的健康梯度分布规律。
能达成共识的一点是遗传并非是主要的因素。例如，基因遗传的直接作用仅能决定所有疾病的1%~5%,间接的证据（如血型的研究）表明社会阶层在遗传上是混杂的而不是同质的。社会底层母亲在怀孕分娩前后的一些社会境遇显然会对孩子未来的健康投下阴影，导致天生的“不平等”，但这只是部分原因，而更可怕的是健康的不平等境遇伴随着个体年龄的增长而日趋恶化。
塔劳夫（Tarloo 1996：71）的“社会一生物学转化学说”应运而生，这个学说揭示社会学特征的感受如何转化成生物学信号，并演变成实际的疾病。人们很早就知道悲伤、痛苦和其他不良情绪有害健康，这是疾病心理模型的路径之一。众所周知，社会压力也能导致精神异常，诱发有损健康的行为，问题是要找到特定的生物学机制，通过这种机制解读社会压力如何诱发特定的疾病或者普遍的疾病易感性。这就是生物系统的应激反应，对绝大多数哺乳动物来说，一旦遇到威胁或者危险，身体就通过内分泌和神经系统的动员，做好迎战或逃逸的准备，称之为“应激状态”，如果这种应激状态持续存在或者反复出现，就会导致内环境失序，造成疾病易感性增加，健康水准下滑。
这一学说试图揭示健康与社会境遇之间的纽带，包括压抑的感觉，自我意识和社会凝聚力的漂移，置身社会底层的心理窘迫感，羞耻、缺乏自尊、被歧视和鄙夷等感受。心理学研究表明，幼年时不良的社会经历（遭受伤害或家庭破裂）会使得他/她在成年后变得更脆弱。儿童期如果遭遇跌宕的成长环境和忐忑的生活体验，那么，成年后就会采取相对麻木的方式应对压力。长期存在的心理社会压力常常是纷乱的，却具有累积性，依托于其生存的物质条件。教育程度、外来的慈善帮助、共济的社会关系网，都有消减与对冲压力的作用，但是，它们在各个社会阶层中的分布是不同的。因此，人们期待将生物科学，心理学和社会学整合起来，共同提供社会一生物学转化的机制。
威尔金森等人的研究打通了个体和国家层面的健康不平等问题，这些资料被用于解释社会的整体健康水平。威尔金森（1996）还发现，尽管国家间的健康差异与社会经济状况呈正相关，但是，当达到某一经济水准之上时，总体健康水准的差异并不明显，譬如，一个国家的富裕程度是另一个国家的二倍以上,
但两国之间的人口健康水准却可能相差无几：
虽然在一个国家的内部存在收入一健康的关联效应，但是，当比较发达国家之间的健康差别时就会发现，其平均国民收入和国民整体健康水平之间的关联效应是微弱的。例如，排除物价指数的影响，希腊的国民收入不及美国的一半，但是希腊人显然比美国人更健康。同样，绝大多数发达国家的预期寿命平均每10年增长2~3岁，但是这种改善与经济增长的关系并不密切：一个国家的经济增长可能连续20年比另一个国家快一倍，但是前者国民的预期寿命可能并未从中获益。收入差别在富裕国家内部对于测评健康很重要,但是在国家之间就不那么重要了，即使在美国的50个州之间也是如此，应该说州与州之间的文化差异比国家之间要小，排除收入分配的差异后，死亡率和每个州的人均收入之间并无明显关联。不过，在每个州的内部，收入与健康状况的差别是存在的。（Wilkinson 2000：10）
威尔金森指出，对此合理的解释是：在经济发展达到一定水平后，决定健康的是相对收入和社会地位，而不是绝对收入。一个国家内部的社会不平等与健康的关系，跟国家间社会一健康差异同属一个指标系，其程度不仅与收入不平等相关，也与权力和地位的不平等有关。社会不平等的落差越大（主要表现在不平等的权利模式和不民主的官方机构，特别是收入和财富上的巨大差异），这个社会的健康状况就越糟。物质分配不均导致社会分化加剧，引发焦虑、冲突和其他的负面情绪，从而损害国民健康。这种关联的机制可能是间接的，常常通过酗酒、吸毒、暴力犯罪或枪械滥用等行为来发泄。相反，社会不平等程度较小的国家里有更安全的环境、更多的社会援助、更多的信任和自尊，这些都有助于增进国民健康。
这一论点得到许多证据的证实，在一些社会公平性水准较高的国家，也就是贫富差距较小的国家，不论测量指标是自我的健康评价还是死亡率，那里的健康统计数据大多令人满意。发达国家的总体趋势是，越是社会平等的国家（不一定是最富有的）国民预期寿命越长。威尔金森以日本为例:到20世纪80年代末期，日本已经称为世界上预期寿命最长的国家，日本的社会有高度的凝聚力，在很长一段时期里，国民收入差别很小，还有一个亮点，就是犯罪率在逐年下降。不论是对比一个国家的不同地区还是国家之间的差别，收入不平等与死亡率之间的关联十分明显。这印证了威尔金森的论点，同时这一结论也可用于解释美国50个州之间的差异似乎与人均收入、绝对贫困人口比例、医疗保健支出水平都没有直接关系。