Socioeconomic position, psychosocial work environment and cerebrovascular disease among women: the Finnish public sector study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The excess risk of fatal and non-fatal cerebrovascular disease in people from low socioeconomic positions is only partially explained by conventional cerebrovascular risk factors. This has led to the suggestion that poor psychosocial work environments provide important additional explanatory power. However, little evidence is available for women. METHODS: We examined whether job demands or job control contributed to the socioeconomic gradient in cerebrovascular disease among 48 361 women aged 18-65 years. Job demands, job control and behavioural risk factors were self-reported in 2000-2002; socioeconomic position (as indexed by occupational class) and all of the health measures were obtained from registers. The outcome was recorded hospitalization or death from cerebrovascular disease. RESULTS: During a mean follow-up of 3.4 years, 124 women had a new cerebrovascular disease event. The risk was 2.3 (95% CI 1.3-3.9) times higher among women in low vs high socioeconomic positions. Adjustment for conventional risk factors, such as prevalent hypertension, coronary heart disease, diabetes, smoking, heavy alcohol consumption, physical inactivity and obesity, attenuated this excess risk by 23%. In contrast, adjustment for job demands and job control actually amplified the gradient by 36% suggesting a suppression effect. CONCLUSIONS: In this contemporary cohort of employed women, job demands-alone and in combination with job control-suppressed rather than explained socioeconomic differences in cerebrovascular disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».