Relation between income inequality and mortality: empirical demonstration
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the extent to which observed associations between income inequality and mortality at population level are statistical artifacts. Design Indirect "what if" simulation using observed risks of mortality at individual level as a function of income to construct hypothetical state-level mortality specific for age and sex as if the statistical artifact argument were 100% correct. Method Data from the 1990 census for the 50 US states plus Washington, DC, were used for population distributions by age, sex, state, and income range; data disaggregated by age, sex, and state from the Centers for Disease Control and Prevention were used for mortality; and regressions from the national longitudinal mortality study were used for the individual-level relation between income and risk of mortality. Results Hypothetical mortality, although correlated with inequality (as implied by the logic of the statistical artifact argument), showed a weaker association with the level of income inequality in each state than the observed mortality. Conclusions The observed associations in the United States at the state level between income inequality and mortality cannot be entirely or substantially explained as statistical artifacts of an underlying individual-level relation between income and mortality. There remains an important association between income inequality and mortality at state level above anything that could be accounted for by any statistical artifact. This result reinforces the need to consider a broad range of factors, including the social milieu, as fundamental determinants of health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».