MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2142659997 · doi:10.1146/annurev-clinpsy-050212-185634

Socioeconomic Status and Health: Mediating and Moderating Factors

2012· review· en· W2142659997 sur OpenAlexfundno aff
Edith Chen, Gregory E. Miller

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Clinical Psychology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSocioeconomic statusPsychosocialPsychological interventionDiseaseHealth equityEnvironmental healthGerontologyRace and healthPsychologySocial determinants of healthMedicinePublic healthPsychiatryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health disparities (differences in health by socioeconomic groups) are a pressing issue in our society. This article provides an overview of a multilevel approach that seeks to understand the mechanisms underlying health disparities by considering factors at the individual, family, and neighborhood levels. In addition, we describe an approach to connecting these factors to various levels of biological processes (systemic inflammation, cellular processes, and genomic pathways) that drive disease pathophysiology. In the second half of the article, we address the question of why some low-socioeconomic-status (low-SES) individuals manage to maintain good physical health. We identify naturally occurring psychosocial factors that help buffer these individuals from adverse physiological responses and pathogenic processes leading to chronic disease. What is protective for low-SES individuals is not the same as what is protective for high-SES individuals, and this needs to be taken into account in interventions aimed at reducing health disparities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,435
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations402
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnual Review of Clinical PsychologyMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207