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Enregistrement W6990096088

Consequences of childhood disadvantage on later-life health among older Brazilians

2023· other· en· W6990096088 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFielding School of Public Health, University of California Los AngelesFaculty of Medicine, University of British Columbia
Mots-clésDisadvantageObservational studySocioeconomic statusEarly childhoodLife course approachMediationLongitudinal studySelf-rated healthPublic health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing literature has explored the relationship between life course factors and health in later life. In particular, childhood circumstances have been shown to be associated with several health outcomes many decades later. Most of this literature has focused on high-income countries and on associations between single events or exposure variables in childhood and individual health outcomes among older adults. Less is known about the combined effect of harmful exposure in childhood on later-life health outcomes and, especially, in lower- and middle-income countries. Also, imperfect strategy identifications in observational studies make difficult to assess the robustness of these associations. This dissertation aims to address this gap in the literature with three separate studies on the relationship between childhood disadvantage and several later-life health outcomes among Brazilians aged 50 and over using data from the baseline assessment of the Brazilian Longitudinal Study of Aging. The first study sheds light on the associations between several potentially harmful exposures in childhood (separately and combined) and the occurrence of chronic conditions, separately and together (multimorbidity). The second study focuses on the impact on distinct theoretically appropriate domains of childhood disadvantage on three measures of cognitive performance. These first two studies also investigate the potential mediation effect of adulthood socioeconomic status (SES) on these relationships. And the last study discusses the appropriateness of a novel sensitivity framework (SenseMakr) to analyze observational studies by analyzing the robustness of 65 hypothesized associations between individual exposure and outcome variables. Results from the first study shows that a childhood disadvantage scale was associated with 8 different chronic conditions as well as the total count of chronic conditions. Mediation analyses suggest that part of the effect of childhood disadvantage (10%) on multimorbidity is mediated by higher SES in adulthood, while extensive sensitivity analyses suggest that omitted confounding is very unlikely. In the second study, we found that childhood disadvantage is associated with low performance in memory tests and semantic verbal fluency tests among older Brazilians. Adulthood SES fully mediated the association between all domains of childhood disadvantage and memory performance and only partially mediated its association with verbal fluency. The last study found that out of the 65 possible associations between single exposure and outcome variables, 24 were found to be statistically significant. Although the SenseMakr framework does not provide thresholds to support any mechanistic conclusion as it is not possible to establish universal cutoff values for its robustness measures, this approach can be highly useful in other observational studies of aging and the life course.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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