Links between discrimination and cardiovascular health among socially stigmatized groups: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a high prevalence of cardiovascular disease across diverse groups in the U.S. population, and increasing research has identified stigma as a potential barrier to cardiovascular disease prevention and treatment. This systematic review examines evidence linking discrimination and cardiovascular health among socially stigmatized groups. STUDY DESIGN: Six databases were systematically reviewed from inception through February 2018 for studies with adult subjects, focusing on cardiovascular health indicators among social groups stigmatized because of their gender, race/ethnicity, age, body weight/obesity, or sexual orientation. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the methodological quality and risk of bias for nonrandomized studies, and the Cochrane Collaboration 7-item domain for randomized controlled and experimental trials. RESULTS: The search identified 84 eligible studies published between 1984 and 2017. Studies retrieved were categorized according to demonstrated links between stigma and cardiovascular disease risk factors including blood pressure (n = 45), heart rate variability (n = 6), blood/saliva cardiovascular biomarkers (n = 18), as well as other indicators of cardiovascular health (n = 15). Based on the findings from included studies, 86% concluded that there was a significant relationship among stigma or discrimination and cardiovascular health indicators among socially stigmatized groups. However, there were varying degrees of evidence supporting these relationships, depending on the type of discrimination and cardiovascular health indicator. The current evidence implies an association between perceived discrimination and cardiovascular health. However, a majority of these studies are cross-sectional (73%) and focus on racial discrimination (79%), while using a wide variety of measurements to assess social discrimination and cardiovascular health. CONCLUSIONS: Future research should include longitudinal and randomized controlled trial designs, with larger and more diverse samples of individuals with stigmatized identities, using consistent measurement approaches to assess social discrimination and its relationship with cardiovascular health.
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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 | 0,008 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».