Influence of socioeconomic status on functional outcomes after stroke: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Despite advances in stroke treatment and rehabilitation, socioeconomic factors have an important impact on recovery from stroke. This review aimed to quantify the impact of socioeconomic status (SES) on functional outcomes from stroke and identify the SES indicators that exhibit the highest magnitude of association. Methods We performed a systematic literature search across Medline and Embase databases up to May 2022, for studies fulfilling the following criteria: observational studies with ≥100, patients aged ≥18 years with stroke diagnosis based on clinical examination or in combination with neuroimaging, reported data on the association between SES and functional outcome, assessed functional outcomes with the modified Rankin Scale (mRS) or Barthel index tools, provided estimates of association (odds ratios [OR] or equivalent), and published in English. Risk of bias was assessed using the modified Newcastle Ottawa Scale. Findings We identified 7,698 potentially eligible records through the search after removing duplicates. Of these, 19 studies (157,715 patients, 47.7% women) met our selection criteria and were included in the meta-analyses. Ten studies (53%) were assessed as low risk of bias. Measures of SES reported were education (11 studies), income (8), occupation (4), health insurance status (3), and neighbourhood socioeconomic deprivation (3). Random-effect meta-analyses revealed low SES was significantly associated with poor functional outcomes: incomplete education or below high school level versus high school attainment and above (OR [95% CI]: 1.66 [1.40, 1.95]), lowest income versus highest income (1.36 [1.02, 1.83], a manual job/unemployed versus a non-manual job/employed (1.62 [1.29, 2.02]), and living in the most disadvantaged socioeconomic neighbourhood versus the least disadvantaged (1.55 [1.25, 1.92]). Low health insurance status was also associated with an increased risk of poor functional outcomes (1.32 [0.95, 1.84]), although not statistically significant. Conclusions Socioeconomic disadvantage remains a risk factor for poor functional outcomes after an acute stroke. Further research is needed to better understand causal mechanisms and disparities. Funding This study is supported by an NHMRC Investigator grant (APP1195237).
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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».