Population risk and burden of health behavioral–related all-cause, premature, and amenable deaths in Ontario, Canada: Canadian Community Health Survey–linked mortality files
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the association of all-cause and premature mortality with four modifiable lifestyle behaviors and quantify the burden of behavioral-related premature death in Ontario, Canada. METHODS: We analyzed a cohort of 149,262 adults in the 2000-2010 Canadian Community Health Surveys, linked to vital statistics data to ascertain deaths until December 31, 2015. The strength of the association between behaviors (smoking, body mass index, physical inactivity, and alcohol consumption) and all-cause and premature mortality was estimated using sex-specific Cox proportional hazards models. We estimated the proportion of deaths from causes amenable to the health system by behavior. RESULTS: After full adjustment, hazard ratios (95% confidence interval) for premature mortality were significantly increased for heavy smokers versus nonsmokers [males: 5.48 (4.55-6.60); females 4.45 (3.49-5.66)]; obese class III versus normal weight [males: 2.47 (1.76-3.48); females: 1.73 (1.29-2.31)]; and physically inactive versus active [males: 1.25 (1.07-1.45); females: 1.70 (1.41-2.04)]. In both sexes, a disproportionate burden of amenable deaths were experienced by heavy smokers, severely obese, physically inactive, and heavy drinkers. CONCLUSIONS: The findings emphasize the importance of prevention to reduce the prevalence of risk behaviors that contribute to a large burden of premature deaths that are amenable to the health system.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».