Trends in Socioeconomic Inequalities in Ischemic Heart Disease, 2000-2012
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionLow socioeconomic position (SEP) is an important risk factor for ischemic heart disease (IHD). Current surveillance methods use area-based SEP measures to monitor trends in socioeconomic inequalities in IHD. The extent to which these methods underestimate individual-level socioeconomic inequalities in IHD is unclear.
 Objectives and ApproachThe study objective was to estimate socioeconomic trends in IHD by household income and material deprivation in Ontario from 2000 to 2012. A pooled cross-sectional study was conducted using data from 6 Canadian Community Health Survey (CCHS) cycles (2000-2012) linked to the Discharge Abstract Database (n= 119,529 over 35 years of age, 55% female). Relative-weighted Poisson regression models were used to estimate IHD prevalence rates (adjusted for age, sex, ethnicity and immigration) across quintiles of equivalized household income and area-level material deprivation. Socioeconomic inequalities were estimated using the slope index of inequality (SII) and relative index of inequality (RII).
 ResultsSocioeconomic inequalities in IHD were observed across income and material deprivation quintiles. Measured using the SII, adjusted IHD rates were 345 per 10,000 (95%CI: 207,483) higher at the bottom of the income distribution than the top in 2000, decreasing to 167 per 10,000 (95%CI: 40,293) by 2012. These differences represented 2.52 (95%CI: 1.58,3.46) times higher IHD rates in 2000, an increased risk that remained in 2012 (RII: 1.80, 95%CI: 0.97,2.63). A similar pattern was observed across material deprivation quintiles, however with smaller absolute and relative inequalities observed in 2000 (SII:195 per 10,000, 95%CI:79,312; RII:1.64, 95%CI:1.16,2.11) and 2012 (SII:142 per 10,000, 95%CI:16,268; RII:1.54, 95%CI:0.94,2.14).
 Conclusion/ImplicationsConsistent socioeconomic inequalities in IHD were observed in Ontario, with an absolute reduction between 2000 and 2012. Area-level material deprivation underestimated individual-level socioeconomic inequalities in IHD.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».