Sex differences in mortality: results from a population-based study of 12 longitudinal cohorts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women generally have longer life expectancy than men but have higher levels of disability and morbidity. Few studies have identified factors that explain higher mortality in men. The aim of this study was to identify potential factors contributing to sex differences in mortality at older age and to investigate variation across countries. METHODS: This study included participants age ≥ 50 yr from 28 countries in 12 cohort studies of the Ageing Trajectories of Health: Longitudinal Opportunities and Synergies (ATHLOS) consortium. Using a 2-step individual participant data meta-analysis framework, we applied Cox proportional hazards modelling to investigate the association between sex and mortality across different countries. We included socioeconomic (education, wealth), lifestyle (smoking, alcohol consumption), social (marital status, living alone) and health factors (cardiovascular disease, diabetes, mental disorders) as covariates or interaction terms with sex to test whether these factors contributed to the mortality gap between men and women. RESULTS: = 71.5%, HR range 1.1-2.4). Only smoking and cardiovascular diseases substantially attenuated the effect size (by about 22%). INTERPRETATION: Lifestyle and health factors may partially account for excess mortality in men compared with women, but residual variation remains unaccounted for. Variation in the effect sizes across countries may indicate contextual factors contributing to gender inequality in specific settings.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».