Association between education and blood lipid levels as income increases over a decade: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular risk factors have increased along with economic development, but it is not clear if this tendency differs by education. The aim of this study was to analyze the effect of education on blood lipid levels while income increases over a decade in Chilean adults. A cohort study was conducted from 3092 births in Limache Hospital between 1974 and 1978, of which 998 people were randomly selected in 2000 and 650 followed up in 2010. Using mediation analysis, the controlled direct effect (CDE) of education in 2000 on blood lipid levels in 2010: triglycerides (TG), total cholesterol (TC), LDL cholesterol (LDL) and HDL cholesterol (HDL) while setting the mediator, income, to “increased” between 2000 and 2010 was estimated. The results were expressed through the CDE and its 95% confidence interval (CI). Of the 650 adults, 24% had low education (≤ 8 years) and 60% increased their income. The mediation analysis showed that, when setting income to “increased”, women with low education had worse lipid profiles than women with high education: TG CDE = 14 (CI = − 7;34), TC CDE = 4 (CI = − 8;15), LDL CDE = 1 (CI = − 8;9), HDL CDE = − 3 (CI = − 7;0), while men with low education had better lipid profiles than men with high education: TG CDE = − 2 (CI = − 41;38), TC CDE = − 12 (CI = − 29;5), LDL CDE = − 12 (CI = − 24;1), HDL CDE = 1 (CI = − 5;6). Faced with a rise in income, there was a trend to associate low education with worse lipid profiles in women and better lipid profiles in men.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».