Life course socioeconomic conditions and multimorbidity in old age – A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Multimorbidity disproportionally affects individuals exposed to socioeconomic disadvantage. It is, however, unclear how adverse socioeconomic conditions (SEC) at different periods of the life course predict the occurrence of multimorbidity in later life. In this scoping review, we investigate the association between life course SEC and later-life multimorbidity, and assess to which extent it supports different life course causal models (critical period, sensitive period, accumulation, pathway, or social mobility). We identified four studies (25,209 participants) with the first measure of SEC in childhood (before age 18). In these four studies, childhood SEC was associated with multimorbidity in old age, and the associations were partially or fully attenuated upon adjustment for later-life SEC. These results are consistent with the sensitive period and the pathway models. We identified five studies (91,236 participants) with the first measure of SEC in young adulthood (after age 18), and the associations with multimorbidity in old age as well as the effects of adjustment for later-life SEC differed from one study to the other. Among the nine included studies, none tested the social mobility or the accumulation models. In conclusion, SEC in early life could have an effect on multimorbidity, attenuated at least partly by SEC in adulthood.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».