Political party affiliation, political ideology and mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ecological and cross-sectional studies have indicated that conservative political ideology is associated with better health. Longitudinal analyses of mortality are needed because subjective assessments of ideology may confound subjective assessments of health, particularly in cross-sectional analyses. METHODS: Data were derived from the 2008 General Social Survey-National Death Index data set. Cox proportional analysis models were used to determine whether political party affiliation or political ideology was associated with time to death. Also, we attempted to identify whether self-reported happiness and self-rated health acted as mediators between political beliefs and time to death. RESULTS: In this analysis of 32,830 participants and a total follow-up time of 498,845 person-years, we find that political party affiliation and political ideology are associated with mortality. However, with the exception of independents (adjusted HR (AHR)=0.93, 95% CI 0.90 to 0.97), political party differences are explained by the participants' underlying sociodemographic characteristics. With respect to ideology, conservatives (AHR=1.06, 95% CI 1.01 to 1.12) and moderates (AHR=1.06, 95% CI 1.01 to 1.11) are at greater risk for mortality during follow-up than liberals. CONCLUSIONS: Political party affiliation and political ideology appear to be different predictors of 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».