Association Between Neighborhood-Level Deprivation and Disability in a Community Sample of People With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of the present study was to analyze the association between neighborhood deprivation and self-reported disability in a community sample of people with type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Random digit dialing was used to select a sample of adults with self-reported diabetes aged 18-80 years in Quebec, Canada. Health status was assessed by the World Health Organization Disability Assessment Schedule II. Material and social deprivation was measured using the Pampalon index, which is based on the Canadian Census. Potential risk factors for disability included sociodemographic characteristics, socioeconomic status, social support, lifestyle-related factors (smoking, physical activity, and BMI), health care-related problems, duration of diabetes, insulin use, and diabetes-specific complications. RESULTS: There was a strong association between disability and material and social deprivation in our sample (n = 1,439): participants living in advantaged neighborhoods had lower levels of disability than participants living in disadvantaged neighborhoods. The means +/- SD disability scores for men were 7.8 +/- 11.8, 12.0 +/- 11.8, and 18.1 +/- 19.4 for low, medium, and high deprivation areas, respectively (P < 0.001). The disability scores for women were 13.4 +/- 12.4, 14.8 +/- 15.9, and 18.9 +/- 16.2 for low, medium, and high deprivation areas, respectively (P < 0.01). Neighborhood deprivation was associated with disability even after controlling for education, household income, sociodemographic characteristics, race, lifestyle-related behaviors, social support, diabetes-related variables, and health care access problems. CONCLUSIONS: The inclusion of neighborhood characteristics might be an important step in the identification and interpretation of risk factors for disability in diabetes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».