Gender differences in the association of individual social class and neighbourhood unemployment rate with prevalent type 2 diabetes mellitus: a cross-sectional study from the DIAB-CORE consortium
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyse gender differences in the relationship of individual social class, employment status and neighbourhood unemployment rate with present type 2 diabetes mellitus (T2DM). DESIGN: Five cross-sectional studies. SETTING: Studies were conducted in five regions of Germany from 1997 to 2006. PARTICIPANTS: The sample consisted of 8871 individuals residing in 226 neighbourhoods from five urban regions. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Prevalent T2DM. RESULTS: We found significant multiplicative interactions between gender and the individual variables--social class and employment status. Social class was statistically significantly associated with T2DM in men and women, whereby this association was stronger in women (lower vs higher social class: OR 2.68 (95% CIs 1.66 to 4.34)) than men (lower vs higher social class: OR 1.78 (95% CI 1.22 to 2.58)). Significant associations of employment status and T2DM were only found in women (unemployed vs employed: OR 1.73 (95% CI 1.02 to 2.92); retired vs employed: OR 1.77 (95% CI 1.10 to 2.84); others vs employed: OR 1.64 (95% CI 1.01 to 2.67)). Neighbourhood unemployment rate was associated with T2DM in men (high vs low tertile: OR 1.52 (95% CI 1.18 to 1.96)). Between-study and between-neighbourhood variations in T2DM prevalence were more pronounced in women. The considered covariates helped to explain statistically the variation in T2DM prevalence among men, but not among women. CONCLUSIONS: Social class was inversely associated with T2DM in both men and women, whereby the association was more pronounced in women. Employment status only affected T2DM in women. Neighbourhood unemployment rate is an important predictor of T2DM in men, but not in women.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».