THE LINK BETWEEN EDUCATIONAL ATTAINMENT AND MORTALITY OVER TIME IN THE UNITED STATES
Notice bibliographique
Résumé
This study shows the relationship between low, medium and high educational attainment and death rates based on adjusted risk ratios in the US adult population stratified by white and black, males and females over time (1986–2014). Mortality relative risks, adjusted for marital status, smoking and alcohol were calculated using a generalized linear model from NHIS data for three time periods. Death rates based on these adjusted risks were apportioned for different educational groups based on educational prevalence data The findings show that relative risk ratios for mortality which took into account age, smoking, alcohol and marital status resulted in lower risk ratios compared to unadjusted risk rates for all demographic groups in the study. The probability of death based on adjusted mortality risk ratios for white males decreased over time for all educational levels. The difference at aged 65 between lowest and highest educated increased over the past decade to return to rates closer to that in the late 1980s. The difference between low and high educated white males in 2000–2014 translate to a difference of a decade of life-expectancy. The probability of death based on adjusted risk ratios also decreased over this time period for black men, black women and white women. Compared to white men, all these groups showed an improvement in terms of reduction in death rates differences between 1992–1999 and 2000–2014. However, for all time periods, black males continue to have the largest differential in absolute percentage terms in probability of death compared to any other groups. Conclusion Lower-educated white males in the United States lose up to a decade in life-expectancy compared to high-educated white males.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».