Social Adversity Is Causally Linked to Multimorbidity Including Oral Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The fundamental cause theory posits social factors as causes of disease as they encompass access to important resources such as knowledge, wealth, and social networks. While these social factors have been consistently associated with oral and systemic diseases, causality remains unestablished. Here, we estimated the causal effect of social adversity, comprising low economic and social capital, on the development of (1) oral conditions (OC) and (2) multimorbidity including oral conditions (MIOC) in a cohort of middle-aged and older adults over a 7-y period and assessed whether effects varied by age or gender. We analyzed 2 waves from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) (2011 and 2018). Social adversity comprised low economic (income) and social capital (community participation, social relationships). OC was defined as having 1 or more of poor self-reported oral health, lack of functional dentition (<20 natural teeth), or edentulism. Participants with an OC at baseline were excluded. MIOC was defined as having 2 or more chronic diseases and an OC. Logistic marginal structural models with inverse probability weighting estimated the causal odds ratio (OR) of developing both outcomes, controlling for sociodemographic and behavioral factors. In a total of 23,366 participants, 14% experienced social adversity at baseline, with a prevalence of 17% OC and 7% MIOC at follow-up. Social adversity significantly increased the odds of developing OC (OR = 1.9, 95% confidence interval [CI] 1.7, 2.2) and MIOC (OR = 1.7, 95% CI 1.5, 2.0) at follow-up. The observed effects were strongest in the middle-aged group, with similar odds observed in both men and women. Our findings indicate that social and economic capital are causally linked to the development of OC and MIOC over time. We suggest that policies for healthy aging should prioritize action on social and living conditions.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».