Abstract P263: Associations Between Dimensions of the Social Environment and Cardiometabolic Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Although the social environment, including social contacts, norms and support, likely has a significant impact on cardiometabolic disease (CMD) risk, a comprehensive summary of the available evidence is lacking. Hypothesis: Exposure to unfavorable social environments is associated with greater CMD risk. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis on the association between social environmental characteristics and risk factors of CMD. We systematically searched PubMed, Scopus and Web of Science Core Collection from inception to 16 February 2021. Studies that used a risk factor of CMD, e.g., lipids, HbA1c or blood pressure as outcome and social environmental factors such as area-level deprivation, neighborhood racial segregation or social network size as independent variables were included. Titles and abstracts were screened in duplicate. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Data appraisal and extraction were based on the study protocol published in PROSPERO (CRD42021223035). Data were synthesized through vote counting and random effects meta-analyses, the latter if three or more associations investigated the same exposure-outcome combination. Results: A total of 168 studies reporting on 1050 associations were included in this review. Social and Economic Disadvantage was the most studied exposure (45%), followed by Social Relationships and Norms (35%), with less evidence for other social environmental dimensions. Four meta-analyses based on 24 associations suggested that an unfavorable social environment was associated with increased risk of cardiometabolic risk factors, with three of them being statistically significant. For example, individuals that experienced more economic and social disadvantage had a higher CVD risk scores (OR=1.54, 95%CI: 1.35;1.84). Meta-analyzed sex-specific associations showed inconsistent results. Of the 458 associations included in the vote counting, 323 (71%) pointed towards unfavorable social environments being associated with higher CMD risk. Conclusion: Higher economic and social disadvantage seem to contribute to unfavorable CMD risk factor profiles, while evidence for other dimensions of the social environment is limited.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».