The contributions of injury deaths to the gender gap in life expectancy and life disparity in Eastern Mediterranean Region
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injury deaths constitute a major avoidable cause of death affecting life expectancy to a different degree in men and women. This study quantified the contributions of injury deaths to the gender gap in life expectancy (GGLE) and life disparity (GGLD) in nine Eastern Mediterranean Region (EMR) countries. METHODS: We retrieved annual data on age-sex specific causes of death from the World Health Organization mortality database for EMR countries with at least 2-year consecutive data during 2010-2019. The injury-related deaths were categorized into five groups: transport accidents, other accidental injuries, intentional self-harm, assault and events of undetermined intent. Considering women as the reference, the GGLE and GGLD were decomposed by age and causes of death, using a continuous-change model. RESULTS: The largest and smallest GGLE were observed in Kuwait (5.2 years) and Qatar (- 1.2 years), respectively. Qatar (- 2.2 years) and Oman (0.2 years) had the highest and lowest GGLD. The highest contributions of injury deaths to the GGLE/GGLD were seen in Libya (1.8/- 1.2 years), followed by Iran (1.2/- 0.8 years). Among injury causes, transport accidents were the leading cause of GGLE in all countries but Libya and Morocco, with Iran having the greatest contributions (0.6 years). Injury deaths in men aged 15-29 years accounted for 33% [41%] (Kuwait) to 55% [65%] (Oman) of total GGLE [GGLD] attributable to injury deaths. CONCLUSIONS: High injury deaths, particularly transport accidents, among young men contributed substantially to the GGLE and GGLD across nine EMR countries in this study. This highlights the need for implementing preventing policies to reduce the burden of injury deaths specifically in young men.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».