Cumulative disadvantage? Exploring relationships between neighbourhood deprivation trends (1991 to 2006) and mortality in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Area-level socioeconomic deprivation has been shown to exert an independent effect on both individual and population health outcomes and health-related behaviours. Evidence also suggests that health and economic inequalities in many countries are increasing in some areas but may be on the decline in others. While area-level deprivation at a single point in time is known to influence health, the literature relating to longitudinal deprivation of communities and associated health impacts is sparse. This research makes a methodological contribution to this literature. METHODS: Using a Latent Class Growth Model, we identified 12 deprivation trends (1991-2006) for small areas (n = 1621) in New Zealand. We then fitted regression models to assess the effects of trends of relative deprivation on a) all-cause mortality, and b) cardiovascular mortality (2005-2007) by census area unit. For comparison, we also fitted regression models to assess the effect of deprivation deciles (in 2006) on outcomes a) and b). RESULTS: Using trends, we found a positive association between deprivation and mortality, except for two trends for both all-cause and CVD-related mortality. When comparing trends and deciles of deprivation, we observed similar patterns. However, we found that AIC values were slightly lower for the model including deciles, indicating better model fit. CONCLUSION: While we found that current deprivation was a slightly better predictor of mortality, the approach used here offers a potentially useful alternative. Future deprivation research must consider the possible loss of information about health benefits of living in areas where relative deprivation has improved in cross-sectional analyses.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».