Comparing trends in mid-life ‘deaths of despair’ in the USA, Canada and UK, 2001–2019: is the USA an anomaly?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In recent years, 'deaths of despair' due to drugs, alcohol and suicide have contributed to rising mid-life mortality in the USA. We examine whether despair-related deaths and mid-life mortality trends are also changing in peer countries, the UK and Canada. DESIGN: Descriptive analysis of population mortality rates. SETTING: The USA, UK (and constituent nations England and Wales, Northern Ireland and Scotland) and Canada, 2001-2019. PARTICIPANTS: Full population aged 35-64 years. OUTCOME MEASURES: We compared all-cause and 'despair'-related mortality trends at mid-life across countries using publicly available mortality data, stratified by three age groups (35-44, 45-54 and 55-64 years) and by sex. We examined trends in all-cause mortality and mortality by causes categorised as (1) suicides, (2) alcohol-specific deaths and (3) drug-related deaths. We employ several descriptive approaches to visually inspect age, period and cohort trends in these causes of death. RESULTS: The USA and Scotland both saw large relative 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 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 with the USA, while Canada and other UK constituent nations did not see dramatic increases. Alcohol-specific and suicide mortalities 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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».