THE INFLUENCE OF SOCIO-ECONOMIC DEPRIVATION ON MULTIMORBIDITY: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
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.
 
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».