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Enregistrement W4388996561 · doi:10.1016/j.ssmph.2023.101559

Associations between dimensions of the social environment and cardiometabolic risk factors: Systematic review and meta-analysis

2023· article· en· W4388996561 sur OpenAlexaboutno aff
Taymara C. Abreu, Joreintje D. Mackenbach, Fleur Heuvelman, Linda Schoonmade, Joline W. J. Beulens

Notice bibliographique

RevueSSM - Population Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020HORIZON EUROPE Framework ProgrammeHorizon 2020 Framework ProgrammeNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean Commission
Mots-clésMeta-analysisScopusDisadvantageSystematic reviewPsychologyGerontologyScale (ratio)Environmental healthMedicineDemographyMEDLINEGeographyInternal medicineSociologyBiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: The social environment (SE), including social contacts, norms and support, is an understudied element of the living environment which impacts health. We aim to comprehensively summarize the evidence on the association between the SE and risk factors of cardiometabolic disease (CMD). Methods: We performed a systematic review and meta-analysis based on studies published in PubMed, Scopus and Web of Science Core Collection from inception to 16 February 2021. Studies that used a risk factor of CMD, e.g., HbA1c or blood pressure, as outcome and social environmental factors such as area-level deprivation 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. Data were synthesized through vote counting and meta-analyses. Results: From the 7521 records screened, 168 studies reported 1050 associations were included in this review. 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 to 1.84). 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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,033
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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