Economic Recessions and Infant Mortality in the U.S., 1999-2008
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Prior studies of US data from the 1990s have shown that economic growth is associated with higher all cause mortality. This paper updates prior findings to more recent data on US infant mortality for blacks and whites. Methods: We analyzed data from 50 US states from 1999 to 2008 using state fixed-effects regression models stratified to identify the racially disparate impact of each state’s economic performance on infant mortality, controlling for state policy-related variables, reflecting population,% black, % on TANF, % on Medicaid, and alcohol consumption. Results: Economic recessions are significantly associated with lower post-neonatal mortality for white infants, but not black infants. Each 1% decrement a state’s gross state product, would be associated with an approximately 2.3 fewer infant deaths (95% CI: -0.294-4.894) in an average state with 64,000 total births. Results were robust to the inclusion of state trends, national trends, state fixed effects, lagged gross state product, and the inclusion of measures of unemployment and state policy variables. Conclusions: This study in combination with studies from the 1990s reflects growing evidence that economic growth in the US can be harmful to child health. Policy makers need to be informed and mindful about the “side effects” of economic growth on health.
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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) | 0,001 | 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 ».