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Enregistrement W3111823835 · doi:10.1002/alz.040375

Association between social class and cognitive health outcomes in older adults: Systematic review and meta‐analysis of longitudinal studies

2020· article· en· W3111823835 sur OpenAlexaff
Yuliya Bodryzlova, Emmanuelle Bélanger, Grégory Moullec

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisObservational studySocial classPsychologyGerontologyDementiaCognitionRandom effects modelPopulationNeighbourhood (mathematics)Cognitive declineClinical psychologyMedicineDemographyDiseasePsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Being born into a given social class still predetermines many aspects of a person’s cognitive biography. People of higher social class have better access to education; to prestigious creative and morally rewarding jobs; and to secure income. Hence, they have better access to two most powerful dementia‐protective factors: life‐long cognitive stimulation and lower level of stress. In this work, we synthetize the association between social class and cognitive health outcomes. Method Systematic review and meta‐analysis were conducted. Inclusion criteria were community‐dwelling people age 65 and older; social class as an exposure; dementia, Alzheimer’s disease or cognitive impairment as outcomes; longitudinal observational study as the study design. MEDLINE and Psychinfo databases were used between 01/01/1979 and 07/04/2019. In selected studies, fixed and random effects and homogeneity of effects were calculated. Sensitivity analyses, subgroup analyses and meta‐regression were used to examine sources of heterogeneity and to find possible mediators. Result 998 abstracts were screened; 38 full‐text articles selected; 8 articles retained in analysis, 3 articles were found in references and 1 article was excluded because it described the same population/outcome. 54 dyads “exposure/outcome” were extracted. Individual (education, income, occupation) and group (neighbourhood) variables were used as indicators of social class. Regardless social class indicator, the pooled RR for dementia/cognitive impairment was 2.45 for fixed effect and 2.18 (95%CI: 2.03 to 2.34) for random effect with I2 heterogeneity of 78%. In sub‐analysis of different social class indicators, the association was strong and homogeneous for income (pooled RR for random effect: 2.07 (95%CI: 1.83 to 2.34), I2: 45%, occupation (RR: 2.53 (95%CI: 2.34 to 2.86), I2=14%) and neighbourhoods (RR: 2.47 (95%CI: 2.33 to2.61), I2=0%). Although education (RR: 2.08 (95%CI: 1.82 to 2.38) had an overall significant association with the cognitive health outcomes, there was a large heterogeneity in the effect (I2=78%). Conclusion There is a strong and consistent association between social class and the risk of dementia/cognitive impairment in advanced age. Growing inequality in financial security, favorable workplace conditions and healthy local environments aggravate existing challenges of dementia. Our findings can give insight to policy makers targeting healthy cognitive aging in populations.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,030
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2020
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