Relation between income inequality and mortality in Canada and in the United States: cross sectional assessment using census data and vital statistics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the relation between mortality and income inequality in Canada with that in the United States. DESIGN: The degree of income inequality, defined as the percentage of total household income received by the less well off 50% of households, was calculated and these measures were examined in relation to all cause mortality, grouped by and adjusted for age. SETTING: The 10 Canadian provinces, the 50 US states, and 53 Canadian and 282 US metropolitan areas. RESULTS: Canadian provinces and metropolitan areas generally had both lower income inequality and lower mortality than US states and metropolitan areas. In age grouped regression models that combined Canadian and US metropolitan areas, income inequality was a significant explanatory variable for all age groupings except for elderly people. The effect was largest for working age populations, in which a hypothetical 1% increase in the share of income to the poorer half of households would reduce mortality by 21 deaths per 100 000. Within Canada, however, income inequality was not significantly associated with mortality. CONCLUSIONS: Canada seems to counter the increasingly noted association at the societal level between income inequality and mortality. The lack of a significant association between income inequality and mortality in Canada may indicate that the effects of income inequality on health are not automatic and may be blunted by the different ways in which social and economic resources are distributed in Canada and in the United States.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».