Disease Incidence and Mortality Among Older Americans and Europeans
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has shown a widening gap in life expectancy at age 50 between the United States and Europe as well as large differences in the prevalence of diseases at older ages. Little is known about the processes determining international differences in the prevalence of chronic diseases. Higher prevalence of disease could result from either higher incidence or longer disease-specific survival. This article uses comparable longitudinal data from 2004 and 2006 for populations aged 50 to 79 from the United States and from a selected group of European countries to examine age-specific differences in prevalence and incidence of heart disease, stroke, lung disease, diabetes, hypertension, and cancer as well as mortality associated with each disease. Not surprisingly, we find that Americans have higher disease prevalence. For heart disease, diabetes, and cancer, incidence is lower in Europe when we control for sociodemographic and health behavior differences in risk, and these differences explain much of the prevalence gap at older ages. On the other hand, incidence is higher in Europe for lung disease and not different between Europe and the United States for hypertension and stroke. Our findings do not suggest a survival advantage conditional on disease in Europe compared with the United States. Therefore, the origin of the higher disease prevalence at older ages in the United States is to be found in higher prevalence earlier in the life course and, for some conditions, higher incidence between ages 50 and 79.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».