Income inequality and deaths of despair risk in Canada, identifying possible mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Declines in life expectancy in developed countries have been attributed to increases in drug-related overdose, suicide, and liver cirrhosis, collectively referred to as deaths of despair. Income inequality is proposed to be partly responsible for increases in deaths of despair rates. This study investigated the associations between income inequality, deaths of despair risk in Canada, and potential mechanisms (stress, social cohesion, and access to health services). METHODS: We obtained data from the Canadian Community Health Survey and the Canadian Vital Statistics Database from 2007 to 2017. A total of 504,825 Canadians were included in the analyses. We used multilevel survival analyses, as measured by the Gini coefficient, to examine the relationships between income inequality and mortality attributed to drug overdose, suicide, death of despair, and all-cause. We then used multilevel path analyses to investigate whether each mediator (stress, social cohesion, and access to mental health professionals), which were investigated using separate mediation models, influenced the relationship between income inequality and drug overdose, suicide, deaths of despair, and all-cause death. RESULTS: = 1.04; 95 CI = 1.02, 1.07). Adjusted path analyses indicated that stress, social cohesion, and access to mental health professionals significantly mediated the association between income inequality and mortality outcomes. CONCLUSION: Income inequality is associated with deaths of despair and this relationship is mediated by stress, social cohesion, and access to mental health professionals. Findings should be applied to develop programs to address income inequality in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».