Rural-urban residence and life expectancies with and without pain
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes rural-urban disparities in life expectancy with and without pain among upper-middle age and older adults. Data are from the nationally representative Health and Retirement Study, 2000–2018, N = 18,160, age 53+. Interpolated Markov Chain software, based on the multistate life tables, is used to calculate absolute and relative pain expectancies by age, sex, rural-suburban-urban residence and U.S. regions. Results show significant rural disadvantages versus those in urban and often suburban areas. Example: males at 55 in rural areas can expect to live 15.1 years, or 65.2 percent pain-free life, while those in suburban areas expect to live 1.7 more years, or 2.6 percentage points more, pain-free life and urban residents expect to live 2.4 more year, or 4.7 percentage points more. The rural disadvantage persists for females, with differences being a little less prominent. At very old age (85+), rural-urban differences diminish or reverse. Rural-urban pain disparities are most pronounced in the Northeast and South regions, and least in the Midwest and West. The findings highlight that rural-urban is an important dimension shaping the geography of pain. More research is needed to disentangle the mechanisms through which residential environments impact people's pain experiences. • This study is among very few examining rural-urban disparities in pain outcomes. • Those in rural areas expect fewer pain-free years and a lower percentage of pain-free life compared to others. • Rural-urban pain disparities are most pronounced in the Northeast and South regions.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».