The Intersection of Socioeconomic and Environmental Factors in Aging: Insights from a Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Socioeconomic conditions and environmental exposures are well-established determinants of health and aging, yet the pathways through which they influence the aging process remain insufficiently understood. Clarifying these mecha-nisms is critical for developing effective, equity-focused public health interventions to support healthy aging; (2) Methods: We conducted a narrative review examining the relationships between socioeconomic conditions, environmental exposures, and ag-ing-related health outcomes. While the scope was intentionally broad to capture diverse exposures and outcomes, we applied a systematic search strategy to identify relevant peer-reviewed studies; (3) Results: The search populated over 4000 articles; 33 relevant papers were selected. The evidence suggests that environmental exposures may mediate or modify the effects of socioeconomic disadvantage on aging. Conversely, socioeconomic conditions can alter the association between environmental factors and aging outcomes. Disadvantaged populations consistently face higher environmental burdens and exhibit poorer aging outcomes, including accelerated biological aging and increased risk of age-related disease; (4) Conclusions: The complex interplay between social and envi-ronmental factors contributes to disparities in aging. Our integrative approach highlights the need for more intersectional, longitudinal research to inform interventions that ad-dress the social and environmental determinants of healthy aging.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».