Measuring Burden of Unhealthy Behaviours Using a Multivariable Predictive Approach: Life Expectancy Lost in Canada Attributable to Smoking, Alcohol, Physical Inactivity, and Diet
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behaviours such as smoking, poor diet, physical inactivity, and unhealthy alcohol consumption are leading risk factors for death. We assessed the Canadian burden attributable to these behaviours by developing, validating, and applying a multivariable predictive model for risk of all-cause death. METHODS: A predictive algorithm for 5 y risk of death-the Mortality Population Risk Tool (MPoRT)-was developed and validated using the 2001 to 2008 Canadian Community Health Surveys. There were approximately 1 million person-years of follow-up and 9,900 deaths in the development and validation datasets. After validation, MPoRT was used to predict future mortality and estimate the burden of smoking, alcohol, physical inactivity, and poor diet in the presence of sociodemographic and other risk factors using the 2010 national survey (approximately 90,000 respondents). Canadian period life tables were generated using predicted risk of death from MPoRT. The burden of behavioural risk factors attributable to life expectancy was estimated using hazard ratios from the MPoRT risk model. FINDINGS: The MPoRT 5 y mortality risk algorithms were discriminating (C-statistic: males 0.874 [95% CI: 0.867-0.881]; females 0.875 [0.868-0.882]) and well calibrated in all 58 predefined subgroups. Discrimination was maintained or improved in the validation cohorts. For the 2010 Canadian population, unhealthy behaviour attributable life expectancy lost was 6.0 years for both men and women (for men 95% CI: 5.8 to 6.3 for women 5.8 to 6.2). The Canadian life expectancy associated with health behaviour recommendations was 17.9 years (95% CI: 17.7 to 18.1) greater for people with the most favourable risk profile compared to those with the least favourable risk profile (88.2 years versus 70.3 years). Smoking, by itself, was associated with 32% to 39% of the difference in life expectancy across social groups (by education achieved or neighbourhood deprivation). CONCLUSIONS: Multivariable predictive algorithms such as MPoRT can be used to assess health burdens for sociodemographic groups or for small changes in population exposure to risks, thereby addressing some limitations of more commonly used measurement approaches. Unhealthy behaviours have a substantial collective burden on the life expectancy of the Canadian population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».