Investigating Individual- and Area-Level Socioeconomic Gradients of Pulse Pressure among Normotensive and Hypertensive Participants
Notice bibliographique
Résumé
Socioeconomic status is a strong predictor of cardiovascular disease. Pulse pressure, the difference between systolic and diastolic blood pressure, has been identified as an important predictor of cardiovascular risk even after accounting for absolute measures of blood pressure. However, little is known about the social determinants of pulse pressure. The aim of this study was to examine individual- and area-level socioeconomic gradients of pulse pressure in a sample of 2,789 Australian adults. Using data from the North West Adelaide Health Study we estimated the association between pulse pressure and three indices of socioeconomic status (education, income and employment status) at the area and individual level for hypertensive and normotensive participants, using Generalized Estimating Equations. In normotensive individuals, area-level education (estimate: -0.106; 95% CI: -0.172, -0.041) and individual-level income (estimate: -1.204; 95% CI: -2.357, -0.050) and employment status (estimate: -1.971; 95% CI: -2.894, -1.048) were significant predictors of pulse pressure, even after accounting for the use of medication and lifestyle behaviors. In hypertensive individuals, only individual-level measures of socioeconomic status were significant predictors of pulse pressure (education estimate: -2.618; 95% CI: -4.878, -0.357; income estimate: -1.683, 95% CI: -3.743, 0.377; employment estimate: -2.023; 95% CI: -3.721, -0.326). Further research is needed to better understand how individual- and area-level socioeconomic status influences pulse pressure in normotensive and hypertensive individuals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».