Socioeconomic disparities in smoking are partially explained by chronic financial stress: marginal structural model of older US adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A persistent socioeconomic gradient in smoking has been observed in a variety of populations. While stress is hypothesised to play a mediating role, the extent of this mediation is unclear. We used marginal structural models (MSMs) to estimate the proportion of the effect of socioeconomic status (SES) on smoking, which can be explained by an indicator of stress related to SES, experiences of chronic financial stress. METHODS: Using the Health and Retirement Study (waves 7-12, 2004-2014), a survey of older adults in the USA, we analysed a total sample of 15 260 people. A latent variable corresponding to adult SES was created using several indicators of socioeconomic position (wealth, income, education, occupation and labour force status). The main analysis was adjusted for other factors that influence the pathway from adult SES to stress and smoking, including personal coping resources, health-related factors, early-life SES indicators and other demographic variables to estimate the proportion of the effect explained by these pathways. RESULTS: Compared with those in the top SES quartile, those in the bottom quartile were more than four times as likely to be current smokers (rate ratio 4.37, 95% CI 3.35 to 5.68). The estimate for the MSM attenuated the effect size to 3.34 (95% CI 2.47 to 4.52). Chronic financial stress explained 30.4% of the association between adult SES and current smoking (95% CI 13 to 48). CONCLUSION: While chronic financial stress accounts for part of the socioeconomic gradient in smoking, much remains unexplained.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».