Impact of economic crisis on cause-specific mortality in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Economic changes can be powerful determinants of health. In the late 1990s, South Korea experienced a steep economic decline. This study examines whether the massive economic changes affected trends in all-cause and cause-specific mortality in South Korea. METHOD: Mid-year population estimates of 5 year age groups (denominators) and death certificate data (numerators) from the National Statistical Office of Korea were used to compute cause-specific age-standardized mortality rates before and after the economic crisis. RESULTS: All-cause mortality continued to decrease in both sexes and all age groups during the crisis. Cerebrovascular accidents, stomach cancer, and liver disease contributed most to this decline. A remarkable decrease in transport accident mortality rates was also observed. The most salient increase in mortality was suicidal death. Mortality from homicide, pneumonia, and alcohol dependence increased during the economic crisis, but these accounted for a small proportion of total mortality. CONCLUSIONS: Short-term mortality effects of the South Korean economic crisis were relatively small. It appears that any short-term effects of the economic decline were overwhelmed by the momentum of large declines in causes of death such as stroke, stomach cancer, and liver disease, which are probably related to exposures with much longer aetiological periods. However, this study focused on rather immediate mortality effects and follow-up studies are needed to elucidate any longer-term health effects of the South Korean economic crisis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».