Influence of socioeconomic events on cause-specific mortality in urban Shanghai, China, from 1974 to 2015: a population-based longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding how socioeconomic events influence cause-specific mortality is essential for optimizing disease-control strategies. We characterized long-term trends in cause-specific mortality in a stable population from a very large urban centre. METHODS: We derived population data from 1974 to 2015 on vital status, demographics and causes of death from the death registration system in Yangpu District, Shanghai, China. We examined temporal trends in mortality and assessed the effects of age, period and birth cohort. RESULTS: Over 41 879 864 person-years of follow-up, we analyzed 290 332 deaths: 3.80% from communicable conditions (group 1), 86.50% from noncommunicable diseases (group 2), and 5.56% from injuries (group 3). Age-standardized mortality decreased after 1988 for group 1 (average annual percentage change [AAPC] -6.7, 95% confidence interval [CI] -9.3 to -4.1), after 1995 for group 2 (AAPC -2.9, 95% CI -3.5 to -2.3), and after 1994 for group 3 (AAPC -5.4, 95% CI -6.3 to -4.5), after improvements in public health and clinical service infrastructure and the removal of polluting industries during the 1980s. We observed increased mortality from group 2 and group 3 causes in those born between 1955 and 1965, a period that included the Great Chinese Famine. Cause-specific mortality risks increased in those born after 1949 for cancer and diabetes only. INTERPRETATION: Birth cohorts exposed to extreme starvation in early life had increased premature cause-specific mortality in later life. Decreased cause-specific mortality followed improvements in public health, medical infrastructure and pollution control, but not for cancer or diabetes, likely because of exposure to new risk factors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».