MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3143418974 · doi:10.46827/ejpe.v6i12.3656

THE INFLUENCE OF SOCIO-ECONOMIC DEPRIVATION ON MULTIMORBIDITY: A SYSTEMATIC REVIEW

2021· review· en· W3143418974 sur OpenAlexaboutno aff
Oloo Micky Olutende, Elizabeth Mse, Maximilla Wanzala, Edwin K. Wamukoya

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Physical Education and Sport Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOSocioeconomic statusDisadvantagedDisadvantageInclusion and exclusion criteriaObservational studyMEDLINERural areaMedicineInclusion (mineral)Environmental healthGerontologyPsychologyPopulationAlternative medicinePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Multimorbidity poses a current global health challenge due to its increasing prevalence and burden on individuals and health systems. Evidence suggests that more socially disadvantaged individuals share a disproportionate burden of multimorbidity. The evidence on the relationship between area-level socioeconomic disadvantage and multimorbidity is unclear. Thus, the aim of the current study is to synthesise evidence on the association between area-level socio-economic disadvantage and multimorbidity. Methods: A systematic review was conducted of published literature from inception to January 2020. Search strategy was applied to identify evidence on PubMed (Medline), Ovid (Medline, Embase, Psycinfo) and Web of Science. Studies were selected according to the inclusion and exclusion criteria. Newcastle Ottawa Scale for observational studies was used for quality assessment of included studies. Evidence was synthesised narratively. Results: We identified eight out of 2588 studies identified in the search as per the inclusion and exclusion criteria. Out of the eight studies, five studies confirmed a positive association between area-level socio-economic disadvantage and multimorbidity, two studies presented a negative association, and one study presented no association. Three studies found individuals in deprived areas to have higher multimorbidity than those in affluent areas. Two studies established that individuals in rural areas had higher multimorbidity than their urban counterparts. Two studies found individuals in urban areas to have a higher multimorbidity than those in rural areas. Conclusion: Evidence shows that association between area-level socioeconomic disadvantage and multimorbidity exist. Except for area of residence, clear positive associations were confirmed between area deprivation and multimorbidity.
 
 <p> </p><p><strong> Article visualizations:</strong></p><p><img src="/-counters-/edu_01/0798/a.php" alt="Hit counter" /></p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Physical Education and Sport ScienceMême sujetChronic Disease Management StrategiesTravaux en français237 207