Death in Transitional Asia: 11-Year All-Cause Mortality in the Thai Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Thailand is experiencing a substantial reduction in overall mortality, an ageing society and increasing prevalence of non-communicable diseases. There is an urgent need to understand locally important risk factors for this new disease burden and their distribution. We investigated risk factors for mortality in a large cohort of Thai adults and report on key trends. PARTICIPANTS: A nationwide cohort of 87,151 Thai adults followed up since 2005 with their data records linked to the Thai civil registration system to monitor mortality up to the end of 2016. METHODS: We used logistic regression models to measure associations between a large range of socio-demographic, health behaviour and health status variables and all-cause mortality. RESULTS: 1402 cohort members died between 2005 and 2016. In fully-adjusted models higher income, female sex, and higher education had the strongest protective effects against mortality. Normal body weight also protected (AOR 0.71 [0.52-0.96] with Obese as reference). Heavy smoking (AOR 1.48 [1.29-1.70]), and regular alcohol consumption (AOR 1.37 [1.12-1.68]) were associated with the highest mortality. Experiencing injury in the year proceeding the baseline survey also associated with increased mortality, while urbanising since childhood had a protective effect. CONCLUSION: This study adds to evidence regarding risks for all-cause mortality in Thailand. Results indicate the need for Thailand to maintain successful tobacco control programs and to address the effects of increased alcohol consumption. The protective effect of higher education is particularly important in Thailand given the growing proportion of the population who are finishing high school and moving to higher education.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».