Educational Disparities in Adult Mortality Across U.S. States: How Do They Differ, and Have They Changed Since the Mid-1980s?
Notice bibliographique
Résumé
Adult mortality varies greatly by educational attainment. Explanations have focused on actions and choices made by individuals, neglecting contextual factors such as economic and policy environments. This study takes an important step toward explaining educational disparities in U.S. adult mortality and their growth since the mid-1980s by examining them across U.S. states. We analyzed data on adults aged 45-89 in the 1985-2011 National Health Interview Survey Linked Mortality File (721,448 adults; 225,592 deaths). We compared educational disparities in mortality in the early twenty-first century (1999-2011) with those of the late twentieth century (1985-1998) for 36 large-sample states, accounting for demographic covariates and birth state. We found that disparities vary considerably by state: in the early twenty-first century, the greater risk of death associated with lacking a high school credential, compared with having completed at least one year of college, ranged from 40 % in Arizona to 104 % in Maryland. The size of the disparities varies across states primarily because mortality associated with low education varies. Between the two periods, higher-educated adult mortality declined to similar levels across most states, but lower-educated adult mortality decreased, increased, or changed little, depending on the state. Consequently, educational disparities in mortality grew over time in many, but not all, states, with growth most common in the South and Midwest. The findings provide new insights into the troubling trends and disparities in U.S. adult mortality.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».