Heterogeneity in chronic disease outcomes among women and men in midlife: examining the role of stability and change in childhood economic hardship
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we advance existing research on the long-term effects of childhood disadvantage on health in adulthood by examining how the timing and duration of childhood economic hardship differentiates between those at low and high risk of chronic disease onset in midlife for women and men, across four different health outcomes. The study uses prospective data on childhood and adulthood from the US Panel Study of Income Dynamics. Discrete time hazard models are estimated using logistic regression to determine how experiences of childhood economic hardship affect the risk of disease onset in midlife differently for men and women. Results indicate that, in general, childhood economic context results in an increased risk of multiple diseases for women but not for men. Specifically, women who experienced long-term economic hardship in childhood, or began life in poverty but moved out of poverty in childhood, were more likely to experience the onset of diabetes, arthritis, and cardiovascular diseases in midlife, net of other factors, such as adult resources. The impact of childhood economic hardship on disease onset also varied by age for women but not for men, and this relationship was also dependent on the health outcome examined. This study draws attention to the importance of conceptualizing and measuring childhood disadvantage as dynamic, and reveals that the process of cumulative disadvantage may be different for women and men.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».