How well does social variation mirror secular change in prevalence of cardiovascular risk factors in a country in transition?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The social and cultural transition among the Inuit in Greenland over the last generations has in ecological studies been linked to changes in cardiovascular risk factors. To permit analyses at the individual level, we propose a categorization of participants in a cross-sectional study according to their relative position in the process of social change. METHODS: Data was included from two cross-sectional population surveys in 1993-1994 (N = 1,580) and 2005-2009 (N = 2,834). Socioeconomic factors, mental health, health behavior, obesity, blood lipids, blood pressure, and prevalence of diabetes were compared between the surveys and among groups at various degree of social change defined from current residence, job, and education. General linear models and logistic regression analysis were applied. RESULTS: Most outcome variables showed statistically significant difference between the two studies indicating secular change, and for most the gradient in the ranked social groups was in agreement with the observed secular change. This included housing conditions, wealth, diet, smoking, alcohol, physical activity, obesity, and for women also non-HDL cholesterol and hypertension. Anxiety and depression increased over time but decreased with social group for women. Prevalence of type 2 diabetes has increased, but we found no differences among social groups. Serum triglyceride and for men non-HDL cholesterol and hypertension showed inconsistent results. CONCLUSIONS: For a majority of the examined cardiovascular risk factors, social population groups defined from cross-sectional data adequately mirror secular change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».