Abstract 15536: Impact of Social Determinants of Health on Atherosclerotic Cardiovascular Diseases Incidence
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individuals with an unfavorable socioeconomic status have a higher risk of developing chronic diseases such as atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). However, the shared contribution of socioeconomic status, psychosocial factors and living environment on ASCVD risk remains unknown. We investigated the contribution of these social determinants of health on the incidence of ASCVD. METHODS: We developed a polysocial risk score (PsRS) using latent class analysis based on socioeconomic factors (household income, level/quality of education and employment status), psychosocial factors (living alone, social support, social activities, social isolation, emotional distress, and diagnosis of psychiatric disorders), and living environment (social deprivation score, crime rate, housing quality, housing stability, proximity to green/blue spaces and proximity to nature). The study sample included 319 842 participants of the UK Biobank, free of ASCVD recruited between 2006 and 2010. As of August 2021, 23 840 of them had incident ASCVD (fatal or nonfatal myocardial infarction, ischemic stroke, or cardiac revascularization procedures). Participants were divided into three groups based on latent class analysis adjusted for age. The impact of the PsRS on incident ASCVD was assessed using Cox proportional hazards for all participants, women and men adjusted for age, sex, and ethnicity. RESULTS: Compared to participants with a low PsRS, those with an intermediate score had a slightly higher risk of ASCVD (hazard ratio [HR]=1.05 [95% CI, 1.01-1.09], p=0.024) while those with a high PsRS had a higher risk of ASCVD (HR=1.46 [95% CI, 1.40-1.52], p<0.001). The effect of the PsRS on ASCVD incidence appeared to be more pronounced in women (HR=1,59 [95% CI, 1.48-1.71], p<0.001 and HR=1.39 [95% IC, 1.32-1.46], p<0.001, respectively, for women and men with a high PsRS compared to individuals with a low PsRS within the same sex). CONCLUSION: A PsRS based on the living environment as well as socioeconomic and psychosocial factors was associated with incident ASCVD in participants of the UK Biobank. Multifactor approaches targeting both social determinants of health and traditional risk factors could reduce the burden of ASCVD in the general population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».