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Enregistrement W4402677288 · doi:10.2196/48047

Inequality in Mortality and Cardiovascular Risk Among Young, Low-Income, Self-Employed Workers: Nationwide Retrospective Cohort Study

2024· article· en· W4402677288 sur OpenAlexvenueno aff
Byungyoon Yun, Heejoo Park, Jaesung Choi, Juyeon Oh, Juho Sim, Yangwook Kim, Jin‐Ha Yoon

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioProportional hazards modelDemographyContext (archaeology)Retrospective cohort studyGerontologyCohortConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Self-employment is a significant component of South Korea's labor force; yet, it remains relatively understudied in the context of occupational safety and health. Owing to different guidelines for health checkup participation among economically active individuals, disparities in health maintenance may occur across varying employment statuses. Objective: This study aims to address such disparities by comparing the risk of all-cause mortality and comorbidities between the self-employed and employee populations in South Korea, using nationwide data. We sought to provide insights relevant to other countries with similar cultural, social, and economic contexts. Methods: This nationwide retrospective study used data from the Korean National Health Insurance Service database. Participants (aged 20-59 y) who maintained the same insurance type (self-employed or employee insurance) for ≥3 years (at least 2008-2010) were recruited for this study and monitored until death or December 2021-whichever occurred first. The primary outcome was all-cause mortality. The secondary outcomes were ischemic heart disease, ischemic stroke, cancer, and hospitalization with a mental illness. Age-standardized cumulative incidence rates were estimated through an indirect method involving 5-unit age standardization. A multivariable Cox proportional hazards model was used to estimate the adjusted hazard ratio (HR) and 95% CI for each sex stratum. Subgroup analyses and an analysis of the effect modification of health checkup participation were also performed. Results: A total of 11,652,716 participants were analyzed (follow-up: median 10.92, IQR 10.92-10.92 y; age: median 42, IQR 35-50 y; male: n=7,975,116, 68.44%); all-cause mortality occurred in 1.27% (99,542/7,851,282) of employees and 3.29% (124,963/3,801,434) of self-employed individuals (P<.001). The 10-year cumulative incidence rates of all-cause mortality differed significantly by employment status (1.1% for employees and 2.8% for self-employed individuals; P<.001). The risk of all-cause mortality was significantly higher among the self-employed individuals when compared with that among employees, especially among female individuals, according to the final model (male: adjusted HR 1.44, 95% CI 1.42-1.45; female: adjusted HR 1.89, 95% CI 1.84-1.94; P<.001). The risk of the secondary outcomes, except all types of malignancies, was significantly higher among the self-employed individuals (all P values were <.001). According to subgroup analyses, this association was prominent in younger individuals with lower incomes who formed a part of the nonparticipation groups. Furthermore, health checkup participation acted as an effect modifier for the association between employment status and all-cause mortality in both sexes (male: relative excess risk due to interaction [RERI] 0.76, 95% CI 0.74-0.79; female: RERI 1.13, 95% CI 1.05-1.21). Conclusions: This study revealed that self-employed individuals face higher risks of all-cause mortality, cardio-cerebrovascular diseases, and mental illnesses when compared to employees. The mortality risk is particularly elevated in younger, lower-income individuals who do not engage in health checkups, with health checkup nonparticipation acting as an effect modifier for this association.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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