Intergenerational educational trajectories and inequalities in longevity: A population-based study of adults born before 1965 in 14 European countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: While educational gradients in longevity have been observed consistently in adult Europeans, these inequalities have been understudied within the context of family- and country-level influences. We utilized population-based multi-generational multi-country data to assess the role (1) of parental and individual education in shaping intergenerational inequalities in longevity, and (2) of country-level social net expenditure in mitigating these inequalities. Methods: We analyzed data from 52,271 adults born before 1965 who participated in the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe, comprising 14 countries. Mortality from all causes (outcome) was ascertained between 2013 and 2020. Educational trajectories (exposure) were High-High (reference), Low-High, High-Low, and Low-Low, corresponding to the sequence of parental-individual educational attainment. We quantified inequalities as years of life lost (YLL) between the ages of 50 and 90 estimated via differences in the area under standardized survival curves. We assessed the association between country-level social net expenditure and YLL via meta-regression. Results: Inequalities in longevity due to educational trajectories were associated with low individual education regardless of parental education. Compared to High-High, having High-Low and Low-Low led to 2.2 (95% confidence intervals: 1.0 to 3.5) and 2.9 (2.2 to 3.6) YLL, while YLL for Low-High were 0.4 (-0.2 to 0.9). A 1% increase in social net expenditure led to an increase of 0.01 (-0.3 to 0.3) YLL for Low-High, 0.007 (-0.1 to 0.2) YLL for High-Low, and a decrease of 0.02 (-0.1 to 0.2) YLL for Low-Low. Conclusion: In European countries, individual education could be the main driver of inequalities in longevity for adults older than 50 years of age and born before 1965. Further, higher social expenditure is not associated with smaller educational inequalities in longevity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».