Neighbourhood Socioeconomics Status Predicts Non-Cardiovascular Mortality in Cardiac Patients with Access to Universal Health Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the Canadian health care system provides essential services to all residents, evidence suggests that socioeconomic gradients in disease outcomes still persist. The main objective of our study was to investigate whether mortality, from cardiovascular disease or other causes, varies by neighbourhood socioeconomic gradients in patients accessing the healthcare system for cardiovascular disease management. METHODS AND FINDINGS: A cohort of 485 patients with angiographic evidence of coronary artery disease (CAD) and neighbourhood socioeconomic status information was followed for 13.3 years. Survival analyses were completed with adjustment for potentially confounding risk factors. There were 64 cases of cardiovascular mortality and 66 deaths from non-cardiovascular chronic diseases. No socioeconomic differentials in cardiovascular mortality were observed. However, lower neighbourhood employment, education, and median family income did predict an increased risk of mortality from non-cardiovascular chronic diseases. For each quintile decrease in neighbourhood socioeconomic status, non-cardiovascular mortality risk rose by 21-30%. Covariate-adjusted hazard ratios (95% confidence interval) for non-cardiovascular mortality were 1.21 (1.02-1.42), 1.21 (1.01-1.46), and 1.30 (1.06-1.60), for each quintile decrease in neighbourhood education, employment, and income, respectively. These patterns were primarily attributable to mortality from cancer. Estimated risks for mortality from cancer rose by 42% and 62% for each one quintile decrease in neighbourhood median income and employment rate, respectively. Although only baseline clinical information was collected and patient-level socioeconomic data were not available, our results suggest that environmental socioeconomic factors have a significant impact on CAD patient survival. CONCLUSIONS: Despite public health care access, CAD patients who reside in lower-socioeconomic neighbourhoods show increased vulnerability to non-cardiovascular chronic disease mortality, particularly in the domain of cancer. These findings prompt further research exploring mechanisms of neighbourhood effects on health, and ways they may be ameliorated.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».