Környezeti környezet és szív- és érrendszeri betegségek

HÁTTÉR:

Bőséges bizonyíték van arra, hogy a szív- és érrendszeri betegségek morbiditása és mortalitása között tartós különbségek vannak a társadalmi-gazdasági státusz (SES) szerint. A szív- és érrendszeri betegségek kimenetelében és kockázati tényezőiben a SES-hez kapcsolódó különbségek meghatározó tényezőit még nem határozták meg teljesen. Az ezen a területen végzett korábbi munkák túlnyomórészt az egyéni szintű SES-mutatókra összpontosítottak, az utóbbi időben azonban a figyelem a szomszédsági vagy közösségi szintű változók szerepére terelődött az egészségügyi eredmények alakításában, függetlenül az egyéni szintű SES-től. Számos epidemiológiai tanulmány utal arra, hogy a szomszédsági jellemzők befolyásolhatják a betegségek kockázatának megoszlását, de a CVD epidemiológiai tanulmányai ritkán foglalkoznak mind a szomszédsági, mind az egyéni szintű SES-változók szerepével az egyéni szintű eredmények és kockázati tényezők alakításában.

TERVEZÉSI NARRATÍV:

Az ARIC Study és a CHS adatai alapján vizsgálták a környékbeli társadalmi-környezeti jellemzők összefüggéseit a CVD prevalenciájával és incidenciájával a középkorú és idős populációban. A környék társadalmi-környezeti jellemzőinek összefüggéseit a szív- és érrendszeri betegségek rizikófaktoraival, valamint a fiatal és középkorú felnőttek rizikófaktor-trendjeivel vizsgálták a CARDIA és az ARIC vizsgálatok adatai alapján. A CARDIA és ARIC adatokat arra is felhasználták, hogy feltárják a szomszédság jellemzőinek hozzájárulását a CVD kockázati tényezőinek faji különbségeihez. A népszámlálás által meghatározott területeket a városrészek proxyjaként használták. A résztvevőket a lakcímükkel összekötötték a népszámlálási traktusukkal és lakóhelyük lakótömb-csoportjával, a környék jellemzőit pedig az 1990-es amerikai népszámlálásból nyertük. A három adatsort külön elemeztük. Feltáró és leíró elemzések után regressziós modelleket alkalmaztunk a szomszédsági jellemzők összefüggéseinek vizsgálatára az egyéni szintű SES és más releváns kovariánsok ellenőrzése előtti és utáni eredményekkel. Megfelelő statisztikai módszerekkel (vegyes hatásmodellek) vettük figyelembe az adatok többszintű szerkezetét (az egyedek szomszédságon belül, az ismétlődő mérések egyedeken belül), és az ebből fakadó, a megfigyelések függetlenségének feltételezésének esetleges megsértését.

Az ebben a rekordban felsorolt ​​vizsgálat befejezési dátuma a Protocol Registration and Results System (PRS) rekordba bevitt "Befejezés dátuma" alapján történt.