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Enregistrement W3047104106 · doi:10.1111/1468-0009.12469

US State Policies, Politics, and Life Expectancy

2020· article· en· W3047104106 sur OpenAlexaff
Jennifer Karas Montez, Jason Beckfield, Julene Kemp Cooney, Jacob M. Grumbach, Mark D. Hayward, Hüseyin Zeyd Koytak, Steven H. Woolf, Anna Zajacova

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Aging
Mots-clésLife expectancyHealth policyPoliticsPolitical scienceState (computer science)Demographic economicsContext (archaeology)Development economicsEconomic growthHealth careEconomicsGeographySociologyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy Points Changes in US state policies since the 1970s, particularly after 2010, have played an important role in the stagnation and recent decline in US life expectancy. Some US state policies appear to be key levers for improving life expectancy, such as policies on tobacco, labor, immigration, civil rights, and the environment. US life expectancy is estimated to be 2.8 years longer among women and 2.1 years longer among men if all US states enjoyed the health advantages of states with more liberal policies, which would put US life expectancy on par with other high-income countries. CONTEXT: Life expectancy in the United States has increased little in previous decades, declined in recent years, and become more unequal across US states. Those trends were accompanied by substantial changes in the US policy environment, particularly at the state level. State policies affect nearly every aspect of people's lives, including economic well-being, social relationships, education, housing, lifestyles, and access to medical care. This study examines the extent to which the state policy environment may have contributed to the troubling trends in US life expectancy. METHODS: We merged annual data on life expectancy for US states from 1970 to 2014 with annual data on 18 state-level policy domains such as tobacco, environment, tax, and labor. Using the 45 years of data and controlling for differences in the characteristics of states and their populations, we modeled the association between state policies and life expectancy, and assessed how changes in those policies may have contributed to trends in US life expectancy from 1970 through 2014. FINDINGS: Results show that changes in life expectancy during 1970-2014 were associated with changes in state policies on a conservative-liberal continuum, where more liberal policies expand economic regulations and protect marginalized groups. States that implemented more conservative policies were more likely to experience a reduction in life expectancy. We estimated that the shallow upward trend in US life expectancy from 2010 to 2014 would have been 25% steeper for women and 13% steeper for men had state policies not changed as they did. We also estimated that US life expectancy would be 2.8 years longer among women and 2.1 years longer among men if all states enjoyed the health advantages of states with more liberal policies. CONCLUSIONS: Understanding and reversing the troubling trends and growing inequalities in US life expectancy requires attention to US state policy contexts, their dynamic changes in recent decades, and the forces behind those changes. Changes in US political and policy contexts since the 1970s may undergird the deterioration of Americans' health and longevity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations277
Publié2020
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Résumé présentoui

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