Mortalité par cause en fonction du niveau de compétence professionnelle au Canada : une étude de suivi sur 16 ans
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>Introduction</title> Les données sur la mortalité par profession n'étant pas facilement accessibles au Canada, nous avons analysé des données issues du recensement pour étudier les taux de mortalité par cause au sein de différents groupes de professions hiérarchisés par niveaux de compétence. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Un échantillon de 15 % des répondants de 25 ans et plus au recensement du Canada de 1991 avait été précédemment couplé avec 16 années de données sur la mortalité (1991-2006). Notre analyse est fondée sur une cohorte de 2,3 millions de personnes âgées de 25 à 64 ans au début de l'étude, au sein de laquelle 164 332 décès ont été enregistrés au cours de la période de suivi. Les professions ont été classées conformément à la Classification nationale des professions et ont été réparties en cinq groupes de niveaux de compétence. Les taux de mortalité normalisés selon l'âge (TMNA), les rapports de taux (RT), les différences de taux (DT) et la surmortalité ont été calculés par niveau de compétence professionnelle pour différentes causes de décès. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Les TMNA variaient clairement selon le niveau de compétence : ils étaient plus élevés chez les personnes occupant un poste non spécialisé (et chez celles sans emploi) et moins élevés chez celles occupant un poste professionnel. Chez les hommes, les RT toutes causes confondues étaient de 1,16, 1,40, 1,63 et 1,83 à mesure que le niveau de compétence professionnelle diminuait et en référence au groupe des professionnels. Chez les femmes, le gradient était moins prononcé : 1,23, 1,24, 1,32 et 1,53. Nous avons observé ce gradient pour la plupart des causes de décès. Les RT concernant les niveaux de compétence les plus faibles par rapport aux plus élevés étaient supérieurs à 2 pour le VIH/sida, le diabète sucré, le suicide et le cancer du col de l'utérus, ainsi que pour les causes de décès associées au tabagisme et à la consommation excessive d'alcool. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Les gradients de la mortalité par niveau de compétence professionnelle étaient clairs pour la plupart des causes de décès. Ces résultats fournissent des indicateurs de référence détaillés sur la mortalité par cause qui n'étaient pas disponibles au Canada auparavant. </sec>
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».