Socioeconomic disparities and dementia in China

痴呆 社会经济地位 中国 老年学 人口学 逻辑回归 心理学 医学 多级模型 地理 环境卫生 人口 疾病 社会学 考古 病理 内科学 机器学习 计算机科学
作者
Yanan Luo,Shuai Guo,Yiran Wang,Lihua Pang,Chao Guo,Xiaoying Zheng
出处
期刊:Psychiatry Research-neuroimaging [Elsevier]
卷期号:313: 114611-114611 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.psychres.2022.114611
摘要

This study aimed to investigate the associations between individual-level SES, area-level SES, and their interaction with dementia in China.This study used data from the Second China National Sample Survey on Disability and restricted our finalized analysis to 688,507 participants aged 50 years or older. Dementia was ascertained according to the International Statistical Classification of Diseases, Tenth Revision. Multilevel logistic regression models were fitted to examine the associations between individual-level SES, area-level SES, and their interaction with dementia.Participants with higher individual SES were less likely to develop dementia; the risk of dementia decreased by 18% for each standard deviation increase in individual SES (OR=0.82, 95% CI=0.77, 0.88). Advantaged areas were associated with an increased risk of dementia in Chinese adults by 1.52 (95% CI=1.43, 1.62). Analysis of the combination between individual-level SES and area-level SES revealed that as the level of area SES increased, the risk of dementia in lower SES people was significantly higher than in higher SES people (OR=1.09, 95% CI=1.04,1.14).This study found that people with lower SES living in high-SES areas had a higher risk of dementia than people with lower SES living in low-SES areas. Significant socioeconomic differences in the risk of dementia exist in China, and more attention should be given to low-SES populations living in high-SES areas.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
3秒前
4秒前
Mhj13810应助Cyyyy采纳,获得10
4秒前
一天完成签到,获得积分10
4秒前
无语的傥发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
6秒前
海盗完成签到,获得积分10
6秒前
爆米花应助悲凉的雁风采纳,获得10
7秒前
7秒前
8秒前
8秒前
10秒前
敏感的SCI发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
13秒前
Sylvia完成签到 ,获得积分10
13秒前
石吟发布了新的文献求助10
13秒前
大力完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
zhechen完成签到,获得积分10
13秒前
weix完成签到,获得积分10
14秒前
无语的傥完成签到,获得积分20
14秒前
俏皮的天思完成签到,获得积分10
15秒前
lin发布了新的文献求助10
15秒前
涵涵完成签到,获得积分20
15秒前
16秒前
Sunshine发布了新的文献求助10
17秒前
古重迷离发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
18秒前
PinkBro完成签到,获得积分10
18秒前
shunshun51213完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
仇悦发布了新的文献求助10
21秒前
汉堡包应助绝迹天明采纳,获得10
22秒前
JamesPei应助超级的夜白采纳,获得30
22秒前
跋扈发布了新的文献求助10
24秒前
SY发布了新的文献求助10
25秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 2000
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 700
The Psychological Quest for Meaning 600
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5955745
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7168951
关于积分的说明 15939594
捐赠科研通 5090691
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2735831
邀请新用户注册赠送积分活动 1696681
关于科研通互助平台的介绍 1617362