Trends in Socioeconomic Inequalities in Hypertension in Ontario, Canada, 2000-2012
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».