Economic conditions and health behaviours during the ‘Great Recession’
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The adoption of healthier behaviours has been hypothesised as a mechanism to explain empirical findings of population health improvements during some economic downturns. METHODS: We estimated the effect of the local unemployment rate on health behaviours using pooled annual surveys from the 2003-2010 Behavioral Risk Factor Surveillance Surveys, as well as population-based telephone surveys of the US adult general population. Analyses were based on approximately 1 million respondents aged 25 years or older living in 90 Metropolitan Statistical Areas and Metropolitan Divisions (MMSAs). The primary exposure was the quarterly MMSA-specific unemployment rate. Outcomes included alcohol consumption, smoking status, attempts to quit smoking, body mass index, overweight/obesity and past-month physical activity or exercise. RESULTS: The average unemployment rate across MMSAs increased from a low of 4.5% in 2007 to a high of 9.3% in 2010. In multivariable models accounting for individual-level sociodemographic characteristics and MMSA and quarter fixed effects, a one percentage-point increase in the unemployment rate was associated with 0.15 (95% CI -0.31 to 0.01) fewer drinks consumed in the past month and a 0.14 (95% CI -0.28 to 0.00) percentage-point decrease in the prevalence of past-month heavy drinking; these effects were driven primarily by men. Changes in the unemployment rate were not consistently associated with other health behaviours. Although individual-level unemployment status was associated with higher levels of alcohol consumption, smoking and obesity, the MMSA-level effects of the recession were largely invariant across employment groups. CONCLUSIONS: Our results do not support the hypothesis that health behaviours mediate the effects of local-area economic conditions on mortality.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».