Did the Great Recession affect mortality rates in the metropolitan United States? Effects on mortality by age, gender and cause of death
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Mortality rates generally decline during economic recessions in high-income countries, however gaps remain in our understanding of the underlying mechanisms. This study estimates the impacts of increases in unemployment rates on both all-cause and cause-specific mortality across U.S. metropolitan regions during the Great Recession.Methods: We estimate the effects of economic conditions during the recent and severe recessionary period on mortality, including differences by age and gender subgroups, using fixed effects regression models. We identify a plausibly causal effect by isolating the impacts of within-metropolitan area changes in unemployment rates and controlling for common temporal trends. We aggregated vital statistics, population, and unemployment data at the area-month-year-age-gender-race level, yielding 527,040 observations across 366 metropolitan areas, 2005-2010.Results: We estimate that a one percentage point increase in the metropolitan area unemployment rate was associated with a decrease in all-cause mortality of 3.95 deaths per 100,000 person years (95%CI -6.80 to -1.10), or 0.5%. Estimated reductions in cardiovascular disease mortality contributed 60% of the overall effect and were more pronounced among women. Motor vehicle accident mortality declined with unemployment increases, especially for men and those under age 65, as did legal intervention and homicide mortality, particularly for men and adults ages 25-64. We find suggestive evidence that increases in metropolitan area unemployment increased accidental drug poisoning deaths for both men and women ages 25-64.Conclusions: Our finding that all-cause mortality increased during the Great Recession is consistent with previous studies. Some categories of cause-specific mortality, notably cardiovascular disease, also follow this pattern, and are more pronounced for certain gender and age groups. Our study also suggests that the recent recession contributed to the growth in deaths from overdoses of prescription drugs in working-age adults in metropolitan areas. Additional research investigating the mechanisms underlying the health consequences of macroeconomic conditions is warranted.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».