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23/10/19 17:07
사람한테 실제 대조연구를 진행할 수는 없고
집없는사람 집있는사람 검진결과 데이터나 땡겼을거 같은데.. 집있는 사람이 경제적으로 여유가 있을 확률이 높으니 더 관리될 확률이 높겠죠 그냥.. 결과 정해놓고 연극하는 격
23/10/19 18:10
의료정책쪽은 잘 몰라서 통제변수 설정이 적절하게 되었는지는 모르겠지만 통제변수들을 설정하긴 했습니다. 근데 사실 역인과나 통제변수 체크는 리그레션에서 너무너무 기본적인거라 논문 심사 과정에서 리뷰어가 검증을 안했을까 싶습니다
23/10/19 17:16
(수정됨) https://jech.bmj.com/content/early/2023/08/17/jech-2023-220523
이 논문이네요. 궁금하신 분들을 위해 초록 ABSTRACT Background Numerous aspects of housing are associated with health. However, the pathways between housing and health, particularly the psychosocial elements of housing, are less well understood. Epigenetic information alongside social survey data offers an opportunity to explore biological ageing, measured using DNA methylation, as a potential pathway through which housing affects health. Methods We use data on housing and DNA methylation from the UK Household Longitudinal Study, linked with prior survey responses from the British Household Panel Survey, covering adults in Great Britain. We explore the association between epigenetic ageing and housing circumstances, both contemporary and historical, using hierarchical regression. Results We find that living in a privately rented home is related to faster biological ageing. Importantly, the impact of private renting (coefficient (SE) 0.046 years (0.011) vs owned outright, p<0.001) is greater than the impact of experiencing unemployment (coefficient 0.027 years (0.012) vs employed, p<0.05) or being a former smoker (coefficient 0.021 years (0.005) vs never smoker, p<0.001). When we include historical housing circumstances in the analysis, we find that repeated housing arrears and exposure to pollution/environmental problems are also associated with faster biological ageing. Conclusion Our results suggest that challenging housing circumstances negatively affect health through faster biological ageing. However, biological ageing is reversible, highlighting the significant potential for housing policy changes to improve health. 생물학적 나이는 DNA methylation 을 혈액채취로 측정했고, 변인 자체는 많이 포함하긴 했는데 언제나 그렇듯 빅데이터 통계 돌릴 때는 교란 변인 1개 넣고 빼고에 따라서 수치가 요동 치기 때문에 해석에 유의해야겠습니다. 그리고 주거상태 와 생물학적 나이의 연관관계를 연구한 것이고, 다른 인자와의 영향력 비교가 목적인 연구가 아니라서 다른 인자와의 수치를 1:1로 비교해서 영향력 비율을 추정하는 건 곤란합니다. 다른 인자와 비교하려면 비교에 적합한 연구 설계를 해야합니다.
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