Does the Relationship Between Neighborhood Socioeconomic Status and Health Outcomes Persist Into Very Old Age? A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this article is (a) to extend previous research on the relationship between neighborhood socioeconomic status (SES) and health by considering a wide range of health-related measures derived from administrative health care records and (b) to explore whether this relationship persists into old age. METHOD: The study involved a complete cohort of community-dwelling residents in Winnipeg, Canada, who were 65 years or older in 2004/2005 (N = 77,930). Health measures were derived from administrative claims data. Census data were used to derive neighborhood-level SES. RESULTS: Multilevel logistic regressions indicated that, relative to individuals living in the most affluent areas, those in the poorest areas had significantly higher odds of having arthritis, diabetes, hypertension, congestive heart failure, ischemic heart disease, chronic obstructive pulmonary disease, depression, and stroke. Significant neighborhood income effects tended to be evident among individuals age 65 to 75 as well as those age 75+. DISCUSSION: A wide range of health conditions among older adults are disproportionately clustered into the poorest areas. Programs and services should be designed to meet the needs of older adults of any age in such neighborhoods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».