Stress-Related Socioeconomic Factors and Risk of Alzheimer's Disease: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Recent studies have proposed an association between chronic stress and an increased risk of Alzheimer’s Disease (AD) and other dementias. AD pathology has been linked to elevated amyloid β (Aβ) production and formation of Aβ plaques. A key indicator of chronic stress is high cortisol levels, which have also been shown to amplify amyloid β production, thus making chronic stress a risk factor for AD. A number of risk factors for chronic stress development, including socioeconomic variables have also been suggested as potential risk factors for AD. However, the link between socioeconomic factors, chronic stress and AD incidence remains unclear. This review examines how education, income levels and occupation status may influence the relationship between chronic stress and AD risk. Methods: We reviewed the literature examining the relationship between occupation, education, and income with stress and AD risk. We performed a thorough search of PubMed, Medline, Web of Science and PsycInfo using predefined keywords, prioritizing prospective cohort studies that primarily examined AD, but also included articles on vascular dementia. Results: Job strain and increased mental demands at work are associated with increased AD risk. Low income is associated with multiple comorbidities, which is further associated with adverse AD. Additionally, higher education is correlated with decreased AD risk, but independently of the relationship between psychological stress and AD. Discussion: Literature suggests that chronic stress is related to AD risk, but this relationship is complicated when considering stress-related factors including occupation, education and income. Our review demonstrates that further research must be conducted on this topic to elucidate the correlation between socioeconomic factors, chronic stress and AD risk. Conclusion: This study will contribute to our understanding of how occupation, education level and income impact AD risk and advocate for methods in closing the health disparity through socioeconomic disparity.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».