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Enregistrement W2139035873 · doi:10.1136/hrt.2009.182436

Education and risk for acute myocardial infarction in 52 high, middle and low-income countries: INTERHEART case-control study

2009· article· en· W2139035873 sur OpenAlexafffund
Annika Rosengren, S. V. Subramanian, Shofiqul Islam, Clara K Chow, Álvaro Avezum, Khawar Kazmi, Karen Sliwa, Mohammad Zubaid, Sumathy Rangarajan, Salim Yusuf

Notice bibliographique

RevueHeart · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusOdds ratioDemographyMyocardial infarctionRisk factorConfidence intervalSocial classPsychosocialCase-control studyEnvironmental healthInternal medicinePopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations128
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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