Using Marginal Structural Models to Estimate the Direct Effect of Adverse Childhood Social Conditions on Onset of Heart Disease, Diabetes, and Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early-life socioeconomic status (SES) is associated with adult chronic disease, but it is unclear whether this effect is mediated entirely via adult SES or whether there is a direct effect of adverse early-life SES on adult disease. Major challenges in evaluating these alternatives include imprecise measurement of early-life SES and bias in conventional regression methods to assess mediation. In particular, conventional regression approaches to direct effect estimation are biased when there is time-varying confounding of the association between adult SES and chronic disease by chronic disease risk factors. METHODS: First-reported heart disease, diabetes, and stroke diagnoses were assessed in a national sample of 9760 Health and Retirement Study participants followed biennially from 1992 through 2006. Early-life and adult SES measures were derived using exploratory and confirmatory factor analysis. Early-life SES was measured by parental education, father's occupation, region of birth, and childhood rural residence. Adult SES was measured by respondent's education, occupation, labor force status, household income, and household wealth. Using marginal structural models, we estimated the direct effect of early-life SES on chronic disease onset that was not mediated by adult SES. Marginal structural models were estimated with stabilized inverse probability-weighted log-linear models to adjust for risk factors that may have confounded associations between adult SES and chronic disease. RESULTS: During follow-up, 24%, 18%, and 9% of participants experienced first onset of heart disease, diabetes, and stroke, respectively. Comparing those in the most disadvantaged with the least disadvantaged quartile, early-life SES was associated with coronary heart disease (risk ratio = 1.30 [95% confidence interval = 1.12-1.51]) and diabetes (1.23 [1.02-1.48]) and marginally associated with stroke via pathways not mediated by adult SES. CONCLUSIONS: Our results suggest that early-life socioeconomic experiences directly influence adult chronic disease outcomes.
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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 | 0,017 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».