EFFECTS OF LOW NEIGHBOURHOOD SOCIOECONOMIC STATUS ON INFLAMMATION, OXIDATIVE STRESS, AND RISK OF MORTALITY IN PATIENTS WITH CORONARY ARTERY DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Socioeconomicstatus (SES) is an influential determinant of prognosis in coronary artery disease (CAD). Patient neighbourhood SES may contribute to CAD outcomes, beyond effects of personal SES. Methods: Following 485 CAD patients for > 10 years, we examine the effect of neighbourhood income, education, and unemployment on survival, and investigate relationships between SES and markers of inflammation and oxidative stress. Results: SES was associated significantly with risk of mortality, however this relationship was not observed for cardiovascular death. Each one quintile decrease in income, education, and employment was associated with a 32%, 40% and 45% greater risk of non-cardiovascular mortality, respectively. Inflammatory and oxidative stress markers correlate with income, but do not diminish associations between neighbourhood SES and mortality. Conclusions: Significant disparities in non-cardiovascular mortality related to neighbourhood SES were observed in this study, which argues for greater attention to socioeconomic factors in chronic disease prevention and health care delivery. C.L.H. is supported bya Providence Health Research Institute & Canadian Institutes of HealthResearch MD/PhD Studentship Award, and a Michael Smith Foundation for HealthResearch Trainee Award. (colour figure available in PDF version)
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».