Education and risk for acute myocardial infarction in 52 high, middle and low-income countries: INTERHEART case-control study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of education and other measures of socioeconomic status (SES) on risk of acute myocardial infarction (AMI) in patients and controls from countries with diverse economic circumstances (high, middle, and low income countries). DESIGN: Case-control study. SETTING: 52 countries from all inhabited regions of the world. PARTICIPANTS: 12242 cases and 14622 controls. MAIN OUTCOME MEASURES: First non-fatal AMI. RESULTS: SES was measured using education, family income, possessions in the household and occupation. Low levels of education (< or =8 years) were more common in cases compared to controls (45.0% and 38.1%; p<0.0001). The odds ratio (OR) for low education adjusted for age, sex and region was 1.56 (95% confidence interval 1.47 to 1.66). After further adjustment for psychosocial, lifestyle, other factors and mutually for other socioeconomic factors, the OR associated with education < or =8 years was 1.31 (1.20 to 1.44) (p<0.0001). Modifiable lifestyle factors (smoking, exercise, consumption of vegetables and fruits, alcohol and abdominal obesity) explained about half of the socioeconomic gradient. Family income, numbers of possessions and non-professional occupation were only weakly or not at all independently related to AMI. In high-income countries (World Bank Classification), the risk factor adjusted OR associated with low education was 1.61 (1.33 to 1.94), whereas it was substantially lower in low-income and middle-income countries: 1.25 (1.14 to 1.37) (p for interaction 0.045). CONCLUSION: Of the SES measures we studied, low education was the marker most consistently associated with increased risk for AMI globally, most markedly in high-income countries.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».