Intergenerational educational trajectories and premature mortality from chronic diseases: A registry population-based study
Notice bibliographique
Résumé
The tracking of educational gradients in mortality across generations could create a long shadow of social inequality, but it remains understudied. We aimed to assess whether intergenerational educational trajectories shape inequalities in early premature mortality from chronic diseases. The study included 544 743 participants of the Swiss National Cohort, a registry population-based study. Individuals were born 1971-1980 and aged 10-19 at the start of the study (1990). Mortality follow-up was until 2018. Educational trajectories were High-High (reference), High-Low, Low-High, Low-Low, corresponding to the sequence of parental-individual attained education. Examined deaths were related to cardiovascular diseases (CVD), cancers, and substance use. Sex-specific inequalities in mortality were quantified via standardized cumulative risk differences/ratios between age 20 and 45. We triangulated findings with a negative outcome control. For women, inequalities were negligible. For men, while inequalities in cancers deaths were negligible, inequalities in CVD mortality were associated to low individual education regardless of parental education. Excess CVD deaths for Low-High were negligible while High-Low provided 234 (95% confidence intervals: 100 to 391) and Low-Low 185 (115 to 251) additional CVD deaths per 100 000 men compared to High-High. That corresponded to risk ratios of 2.7 (1.6 to 4.5) and 2.3 (1.6 to 3.4), respectively. Gradients in substance use mortality were observed only when education changed across parent-offspring. Excess substance use deaths for Low-Low were negligible while High-Low provided 225 (88 to 341) additional and Low-High 80 (23 to 151) fewer substance use deaths per 100 000 men compared to High-High. That corresponded to risk ratios of 1.8 (1.3 to 2.5) and 0.7 (0.5 to 0.9), respectively. Inequalities in premature mortality were driven by individual education and by parental education for some chronic diseases. This could justify the development of intergenerational prevention strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».