Excess Mortality and Years of Potential Life Lost Among the Black Population in the US, 1999-2020
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Amid efforts in the US to promote health equity, there is a need to assess recent progress in reducing excess deaths and years of potential life lost among the Black population compared with the White population. Objective: To evaluate trends in excess mortality and years of potential life lost among the Black population compared with the White population. Design, setting, and participants: Serial cross-sectional study using US national data from the Centers for Disease Control and Prevention from 1999 through 2020. We included data from non-Hispanic White and non-Hispanic Black populations across all age groups. Exposures: Race as documented in the death certificates. Main outcomes and measures: Excess age-adjusted all-cause mortality, cause-specific mortality, age-specific mortality, and years of potential life lost rates (per 100 000 individuals) among the Black population compared with the White population. Results: From 1999 to 2011, the age-adjusted excess mortality rate declined from 404 to 211 excess deaths per 100 000 individuals among Black males (P for trend <.001). However, the rate plateaued from 2011 through 2019 (P for trend = .98) and increased in 2020 to 395-rates not seen since 2000. Among Black females, the rate declined from 224 excess deaths per 100 000 individuals in 1999 to 87 in 2015 (P for trend <.001). There was no significant change between 2016 and 2019 (P for trend = .71) and in 2020 rates increased to 192-levels not seen since 2005. The trends in rates of excess years of potential life lost followed a similar pattern. From 1999 to 2020, the disproportionately higher mortality rates in Black males and females resulted in 997 623 and 628 464 excess deaths, respectively, representing a loss of more than 80 million years of life. Heart disease had the highest excess mortality rates, and the excess years of potential life lost rates were largest among infants and middle-aged adults. Conclusions and relevance: Over a recent 22-year period, the Black population in the US experienced more than 1.63 million excess deaths and more than 80 million excess years of life lost when compared with the White population. After a period of progress in reducing disparities, improvements stalled, and differences between the Black population and the White population worsened in 2020.
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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 | 0,000 | 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 ».