008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
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■020    ▼a9798380332385
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30531025
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a614.4
■1001  ▼aIrish,  Amanda  Michelle.▼0(orcid)0000-0002-9097-1067
■24510▼aEducation  and  Later-Life  Blood  Pressure:  Evidence  From  Compulsory  Schooling  Laws  and  College  Expansion  in  the  United  States▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  San  Francisco.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(86  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-03,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Vable,  Anusha.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  San  Francisco,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aMore  schooling  predicts  better  cardiovascular  disease  (CVD)  outcomes,  but  a  causal  relationship  between  education  and  later-life  blood  pressure  (BP)  outcomes  is  less  clear.  Most  prior  work  also  evaluates  the  effect  of  education  at  the  mean  of  BP,  giving  little  insight  into  effects  across  the  whole  outcome  distribution.  We  leveraged  natural  experiments,  variation  in  compulsory  schooling  laws  (CSLs)  affecting  K-12  education  in  the  US  as  well  as  variation  in  the  availability  of  colleges  by  state  in  the  US,  to  evaluate  how  increased  education  impacted  later-life  BP.  We  also  evaluate  the  intention-to-treat  (ITT)  association  of  college  availability  with  later-life  BP.  We  used  quantile  regression  to  evaluate  the  effects  of  education  along  the  distribution  of  BP.We  performed  two-sample  instrumental  variable  (IV)  analyses  using  data  from  the  US  Census  and  from  the  Health  and  Retirement  Study  (HRS)  to  evaluate  how  variation  in  CSLs  and  college  availability  impacted  later-life  BP.  In  these  analyses,  we  used  linear  regression  in  the  first  stage  and  both  linear  and  quantile  regression  in  the  second  stage.  In  the  ITT  analysis,  we  used  linear  and  quantile  regression.  All  models  were  adjusted  for  individual-  and  state-level  covariates.  To  evaluate  whether  the  effects  of  education  varied  by  race  and  sex,  we  also  generated  results  with  race  by  sex  interaction  terms. We  found  no  evidence  of  an  effect  of  education  on  BP  in  the  overall  study  population  for  the  CSL  IV  analysis.  In  the  college  IV  analysis,  we  found  that  increasing  the  number  of  colleges  in  a  state  decreased  SBP,  although  confidence  intervals  included  the  null  in  CQR  models.  In  the  overall  ITT  analysis,  we  found  no  evidence  of  an  association  for  2-year  colleges,  but  a  small  decrease  in  SBP  associated  with  each  additional  4-year  college.In  subgroup  analyses,  however,  we  found  important  differences  in  the  effect  of  education.  In  the  CSL  IV  analysis,  among  White  women,  each  additional  year  of  K-12  education  consistently  lowered  SBP  across  the  SBP  distribution,  while  among  Black  men,  education  consistently  elevated  SBP  across  the  SBP  distribution.  In  the  college  IV  analysis,  among  White  women,  each  additional  2-  or  4-year  college  consistently  lowered  SBP  across  the  SBP  distribution  while  effect  estimates  in  other  subgroups  all  included  the  null.  In  ITT  analyses,  we  found  that  women  had  decreased  SBP  at  the  upper  end  of  the  SBP  distribution  while  men  had  increased  SBP  over  the  same  range.  Black  women  consistently  had  decreased  SBP  associated  with  additional  2-  and  4-year  colleges,  although  estimates  were  imprecise.In  subgroup  analyses,  however,  we  found  important  differences  in  the  effect  of  education.  In  the  CSL  IV  analysis,  among  White  women,  each  additional  year  of  K-12  education  consistently  lowered  SBP  across  the  SBP  distribution,  while  among  Black  men,  education  consistently  elevated  SBP  across  the  SBP  distribution.  In  the  college  IV  analysis,  among  White  women,  each  additional  2-  or  4-year  college  consistently  lowered  SBP  across  the  SBP  distribution  while  effect  estimates  in  other  subgroups  all  included  the  null.  In  ITT  analyses,  we  found  that  women  had  decreased  SBP  at  the  upper  end  of  the  SBP  distribution  while  men  had  increased  SBP  over  the  same  range.  Black  women  consistently  had  decreased  SBP  associated  with  additional  2-  and  4-year  colleges,  although  estimates  were  imprecise.
■590    ▼aSchool  code:  0034.
■650  4▼aEpidemiology.
■650  4▼aPublic  health  education.
■650  4▼aHealth  education.
■653    ▼aBlood  pressure
■653    ▼aInstrumental  variable
■653    ▼aSocial  epidemiology
■653    ▼aCardiovascular  disease
■653    ▼aK-12  education
■690    ▼a0766
■690    ▼a0500
■690    ▼a0680
■71020▼aUniversity  of  California,  San  Francisco▼bEpidemiology  and  Translational  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-03A.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0034
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16933545▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024