Estimating lead-attributable mortality burden by socioeconomic status in the USA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to estimate population-level and state-level lead-attributable mortality burdens stratified by socioeconomic status (SES) class in the USA. METHODS: Based on the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), we constructed individual-level SES scores from income, employment, education and insurance data. We assessed the association between the blood lead levels (BLL) and all-cause mortality by Cox regression in the NHANES cohort (n = 31 311, 4467 deaths). With estimated hazard ratios (HR) and prevalences of medium (2-5 μg/dL) and high (≥ 5 μg/dL) BLL, we computed SES-stratified population-attributable fractions (PAFs) of all-cause mortality from lead exposure across 1999-2019. We additionally conducted a systematic review to estimate the lead-attributable mortality burden at state-level. RESULTS: The HR for every 2-fold increase in the BLL decreased from 1.23 (1.10-1.38) for the lowest SES class to 1.05 (0.90-1.23) for the highest SES class. Across all SES quintiles, medium BLL exhibited a greater mortality burden. Individuals with lower SES had higher lead-attributable burdens, and such disparities haver persisted over the past two decades. In 2017-19, annually 67 000 (32 000-112 000) deaths in the USA were attributable to lead exposure, with 18 000 (2000-41 000) of these deaths occurring in the lowest SES class. Substantial disparities in the state-level mortality burden attributable to lead exposure were also highlighted. CONCLUSIONS: These findings suggested that disparities in lead-attributable mortality burden persisted within US adults, due to heterogeneities in the effect sizes of lead exposure as well as in the BLL among different SES classes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».