The Relationship Between Socioeconomic Status and CV Risk Factors: The CRONICAS Cohort Study of Peruvian Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variations in the distribution of cardiovascular disease and risk factors by socioeconomic status (SES) have been described in affluent societies, yet a better understanding of these patterns is needed for most low- and middle-income countries. OBJECTIVE: This study sought to describe the relationship between cardiovascular risk factors and SES using monthly family income, educational attainment, and assets index, in 4 Peruvian sites. METHODS: Baseline data from an age- and sex-stratified random sample of participants, ages ≥35 years, from 4 Peruvian sites (CRONICAS Cohort Study, 2010) were used. The SES indicators considered were monthly family income (n = 3,220), educational attainment (n = 3,598), and assets index (n = 3,601). Behavioral risk factors included current tobacco use, alcohol drinking, physical activity, daily intake of fruits and vegetables, and no control of salt intake. Cardiometabolic risk factors included obesity, elevated waist circumference, hypertension, insulin resistance, diabetes mellitus, low high-density lipoprotein cholesterol, and high triglyceride levels. RESULTS: In the overall population, 41.6% reported a monthly family income
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».