MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891732189 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.1019

Trends in Socioeconomic Inequalities in Hypertension in Ontario, Canada, 2000-2012

2018· article· en· W2891732189 sur OpenAlexaffabout
Simran Shokar, Laura C. Rosella, Peter Smith, Hong Chen, Heather ChenManson, Jack V. Tu, Brendan T. Smith

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesInstitute for Work & HealthUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusInequalityPoisson regressionMedicineDemographyRelative riskEthnic groupConfidence intervalGeographyEnvironmental healthPopulationMathematicsPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionHypertension is leading risk factor for cardiovascular disease and mortality. Low socioeconomic position (e.g., income or high material deprivation) is an important risk factor for hypertension. However, there is limited evidence monitoring the extent to which socioeconomic inequalities in hypertension exist and are changing over time in Ontario. Objectives and ApproachThe study objective was to estimate socioeconomic trends in prevalent hypertension 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 Surveys linked to the Discharge Abstract Database and Ontario Health Insurance Plan data (n=121,390 over 35 years, 54\% female). Relative-weighted Poisson regression models were used to estimate hypertension 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 hypertension were observed across income quintiles on both absolute (SII: 1428 per 10,000, 95\%CI:1126,1730) and relative (RII:1.74, 95\%CI:1.53,1.94) scales in 2000, decreasing by 2012 (SII:297 per 10,000, 95%CI: -82,676; RII:1.19, 95%CI:0.93,1.45). A similar pattern was observed across material deprivation quintiles, however with smaller inequalities in 2000 (SII:595 per 10,000, 95%CI:306,884; RII:1.25, 95%CI:1.11,1.39) and 2012 (SII:389 per 10,000, 95%CI:17,761; RII:1.24, 95%CI:0.99,1.49). Conclusion/ImplicationsSocioeconomic inequalities in hypertension were observed in Ontario, with decreasing trends between 2000 and 2012. Area-level material deprivation underestimated individual-level socioeconomic inequalities in hypertension.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Population Data ScienceMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207