SOCIAL DETERMINANTS OF HEALTH IN AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the relationship between social determinants of health and the prevalence of age-related macular degeneration (AMD). METHODS: This analysis included adult respondents (≥50 years old) from the 2017 National Health Interview Survey. The primary outcomes were self-reported diagnosis of AMD and self-reported vision loss because of AMD. Univariable and multivariable logistic regression models were used for analysis. RESULTS: A total of 14,267 National Health Interview Survey participants were included, of whom 668 (4.7%) reported an AMD diagnosis. In the multivariable analysis, respondents aged over 81 years had higher odds of AMD (odds ratio [OR] = 7.54, 95% confidence interval [CI], 4.76-11.96, P < 0.001) compared with those aged 50 to 60. Divorced, separated, or widowed participants (OR = 1.27, 95% CI, 1.01-1.61, P = 0.042) also had a higher odds of AMD compared with married participants. Conversely, Black/African-American (OR = 0.23, 95% CI, 0.14-0.39, P < 0.001), Asian (OR = 0.38, 95% CI, 0.16-0.88, P = 0.023), and gay, lesbian, or bisexual respondents (OR = 0.45, 95% CI, 0.22-0.93, P = 0.032) had lower odds of AMD compared with White and heterosexual respondents, respectively. Employment was also associated with lower odds of AMD (OR = 0.71, 95% CI, 0.53-0.96, P = 0.026) compared with unemployment. CONCLUSION: Several social determinants of health were associated with self-reported AMD diagnosis. These factors should be considered by policymakers and clinicians to effectively orchestrate public health initiatives aimed at promoting equitable care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».