Income Inequality and Mortality: Results From a Longitudinal Study of Older Residents of São Paulo, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We determined whether community-level income inequality was associated with mortality among a cohort of older adults in São Paulo, Brazil. METHODS: We analyzed the Health, Well-Being, and Aging (SABE) survey, a sample of community-dwelling older adults in São Paulo (2000-2007). We used survival analysis to examine the relationship between income inequality and risk for mortality among older individuals living in 49 districts of São Paulo. RESULTS: Compared with individuals living in the most equal districts (lowest Gini quintile), rates of mortality were higher for those living in the second (adjusted hazard ratio [AHR] = 1.44, 95% confidence interval [CI] = 0.87, 2.41), third (AHR = 1.96, 95% CI = 1.20, 3.20), fourth (AHR = 1.34, 95% CI = 0.81, 2.20), and fifth quintile (AHR = 1.74, 95% CI = 1.10, 2.74). When we imputed missing data and used poststratification weights, the adjusted hazard ratios for quintiles 2 through 5 were 1.72 (95% CI = 1.13, 2.63), 1.41 (95% CI = 0.99, 2.05), 1.13 (95% = 0.75, 1.70) and 1.30 (95% CI = 0.90, 1.89), respectively. CONCLUSIONS: We did not find a dose-response relationship between area-level income inequality and mortality. Our findings could be consistent with either a threshold association of income inequality and mortality or little overall association.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».