Midlife “Deaths of Despair” Trends in the US, Canada, and UK, 2001-2019: Is the US an Anomaly?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Over the past decade, “deaths of despair” were strongly implicated in rising mid-life mortality in the US. Whether despair deaths and mid-life mortality trends are also changing in the peer countries such as the UK and Canada is not well known. Methods We compared all-cause and “despair” mortality trends at mid-life in the US, the UK (constituent nations England & Wales, Northern Ireland, and Scotland) and Canada from 2000-2019, using publicly available mortality data, stratified by three age groups (35-44, 45-54 and 55-64) and by sex. We examined trends in all-cause mortality and mortality by causes categorized as 1) suicides 2) alcohol-specific deaths 3) drug-related deaths. We employ several descriptive approaches to visually inspect age, period, and cohort trends in these causes of death. Results The US and Scotland both saw large increases and high absolute levels of drug-related deaths. The rest of the UK and Canada saw relative increases but much lower absolute levels in by comparison. Alcohol-specific deaths showed less consistent trends that did not track other “despair” causes, with older groups in Scotland seeing steep declines over time. Suicide deaths trended slowly upward in most countries. Conclusions In the UK, Scotland has suffered increases in drug-related mortality comparable to the US, while Canada and other UK constituent nations did not see dramatic increases. Alcohol-specific and suicide mortality generally follow different patterns to drug-related deaths across countries and over time, questioning the utility of a cohesive “deaths of despair” narrative.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».