Socioeconomic gradients in all-cause, premature and avoidable mortality among immigrants and long-term residents using linked death records in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immigrants have been shown to possess a health advantage, yet are also more likely to reside in arduous economic conditions. Little is known about if and how the socioeconomic gradient for all-cause, premature and avoidable mortality differs according to immigration status. METHODS: Using several linked population-based vital and demographic databases from Ontario, we examined a cohort of all deaths in the province between 2002 and 2012. We constructed count models, adjusted for relevant covariates, to attain age-adjusted mortality rates and rate ratios for all-cause, premature and avoidable mortality across income quintile in immigrants and long-term residents, stratified by sex. RESULTS: A downward gradient in age-adjusted all-cause mortality was observed with increasing income quintile, in immigrants (males: Q5: 13.32, Q1: 20.18; females: Q5: 9.88, Q1: 12.51) and long-term residents (males: Q5: 33.25, Q1: 57.67; females: Q5: 22.31, Q1: 36.76). Comparing the lowest and highest income quintiles, male and female immigrants had a 56% and 28% lower all-cause mortality rate, respectively. Similar trends were observed for premature and avoidable mortality. Although immigrants had consistently lower mortality rates compared with long-term residents, trends only differed statistically across immigration status for females (p<0.05). CONCLUSIONS: This study illustrated the presence of income disparities as it pertains to all-cause, premature, and avoidable mortality, irrespective of immigration status. Additionally, the immigrant health advantage was observed and income disparities were less pronounced in immigrants compared with long-term residents. These findings support the need to examine the factors that drive inequalities in mortality within and across immigration status.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».