Trends in socioeconomic mortality inequalities in a southern European urban setting at the turn of the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyse trends in mortality inequalities by educational level for main causes of death among men and women in Barcelona, Spain, at the turn of the 21st century (1992-2003). METHODS: The population of reference was all Barcelona residents older than 19 years. All deaths between 1992-2003 were included. Educational level was obtained through record linkage between the mortality register and the municipal census of Barcelona city. Variables studied were age, sex, educational level, period of death (four periods of 3 years) and cause of death. Age-standardised mortality rates for each educational level, sex and period were calculated. Poisson regression models were fitted to obtain relative index of inequality (RII) for educational level, adjusted for age for the time-periods. RESULTS: RII for all causes of death was constant (around 1.5), but rate differences were higher in 1995-7 (715.6 per 100,000 in men and 352.8 in women) than in other periods and tended to decrease in men over the periods. Analysis of inequality trends by specific causes of death shows a stable trend for the majority of causes, with higher mortality among those with less education for all causes of death except lung cancer and breast cancer among women having RII below 1. CONCLUSIONS: Relative inequalities in total mortality by sex in Barcelona did not change during the 12 years studied, whereas absolute inequalities tended to decrease in men. Our study fills an important gap in southern Europe and Spanish literature on trends during this period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».