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Enregistrement W2105416173 · doi:10.1186/1471-2458-6-203

Similar support for three different life course socioeconomic models on predicting premature cardiovascular mortality and all-cause mortality

2006· article· en· W2105416173 sur OpenAlexaff
Maria Rosvall, Basile Chaix, John Lynch, Martin Lindström, Juan Merlo

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocialstyrelsenVetenskapsrådetFondation pour la Recherche MédicaleForskningsrådet för Arbetsliv och SocialvetenskapAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMedicineDemographySocioeconomic statusBiostatisticsEpidemiologyMortality ratePopulationLife course approachProportional hazards modelHazard ratioGerontologyEnvironmental healthSurgeryConfidence intervalInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are at least three broad conceptual models for the impact of the social environment on adult disease: the critical period, social mobility, and cumulative life course models. Several studies have shown an association between each of these models and mortality. However, few studies have investigated the importance of the different models within the same setting and none has been performed in samples of the whole population. The purpose of the present study was to study the relation between socioeconomic position (SEP) and mortality using different conceptual models in the whole population of Scania. METHODS: In the present investigation we use socioeconomic information on all men (N = 48,909) and women (N = 47,688) born between 1945 and 1950, alive on January, 1st,1990, and living in the Region of Scania, in Sweden. Focusing on three specific life periods (i.e., ages 10-15, 30-35 and 40-45), we examined the association between SEP and the 12-year risk of premature cardiovascular mortality and all-cause mortality. RESULTS: There was a strong relation between SEP and mortality among those inside the workforce, irrespective of the conceptual model used. There was a clear upward trend in the mortality hazard rate ratios (HRR) with accumulated exposure to manual SEP in both men (p for trend < 0.001 for both cardiovascular and all-cause mortality) and women (p for trend = 0.01 for cardiovascular mortality) and (p for trend = 0.003 for all-cause mortality). Inter- and intragenerational downward social mobility was associated with an increased mortality risk. When applying similar conceptual models based on workforce participation, it was shown that mortality was affected by the accumulated exposure to being outside the workforce. CONCLUSION: There was a strong relation between SEP and cardiovascular and all-cause mortality, irrespective of the conceptual model used. The critical period, social mobility, and cumulative life course models, showed the same fit to the data. That is, one model could not be pointed out as "the best" model and even in this large unselected sample it was not possible to adjudicate which theories best describe the links between life course SEP and mortality risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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