Birth cohort patterns suggest that infant survival predicts adult mortality rates
Notice bibliographique
Résumé
Dramatic improvements in life expectancy during the 20th century are commonly attributed to improvements in either health care services or the social and economic environment. We evaluated the hypothesis that improving infant survival produces improvements in adult (⩾40 years) mortality rates. We used generalizations of age-period-cohort models of mortality that explicitly account for the exponential increase of adult mortality rates with age (Gompertz model) to determine whether year of birth or year of death better correlate with observed patterns of adult mortality. We used data from Canada and nine other countries obtained from the Human Mortality Database. Five-year birth cohorts between 1900 and 1944 showed consistent improvements in age-specific mortality rates. According to the akaike information criteria, Gompertz-Cohort models significantly better predicted the observed patterns of adult mortality than Gompertz-Period models, demonstrating that year of birth correlates better with adult mortality than year of death. Infant mortality strongly correlated with the initial set point of adult mortality in a Gompertz-period-cohort. Selected countries exhibited elevated adult mortality rates for the 1920 and 1944 birth cohorts, suggesting that the period before the first year of life may be uniquely vulnerable to environmental influences. These findings suggest that public health investments in the health of mothers and children can be a broad primary prevention strategy to prevent the chronic diseases of the adult years.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».