Cause-specific mortality by income adequacy in Canada: A 16-year follow-up study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with lower incomes tend to have less favourable health outcomes than do people with higher incomes. Because death registrations in Canada do not contain information about the income of the deceased, vital statistics cannot be used to examine mortality by income at the individual level. However, through record linkage, information on the individual or family income of people followed for mortality can be obtained. Recently, a large, population-based sample of Canadian adults was linked to almost 16 years of mortality data. METHODS: This study examines cause-specific mortality rates by income adequacy among Canadian adults. It is based on data from the 1991 to 2006 Canadian census mortality and cancer follow-up study, which followed 2.7 million people aged 25 or older at baseline, 426,979 of whom died during the 16-year period. Age-standardized mortality rates (ASMRs), rate ratios, rate differences and excess mortality were calculated by income adequacy quintile for various causes of death. RESULTS: For most causes examined, ASMRs were clearly graded by income: highest among people in the in the lowest income quintile, and lowest among people in the highest income quintile. Inter-quintile rate ratios (quintile 1/quintile 5) were greater than 2.00 for HIV/AIDS, diabetes mellitus, suicide, cancer of the cervix, and causes of death closely associated with smoking and alcohol. INTERPRETATION: These individually based results provide cause-specific information by income adequacy quintile that was not previously available for Canada.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».