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Enregistrement W4409886604 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.7695

All-Cause Mortality and Life Expectancy by Birth Cohort Across US States

2025· article· en· W4409886604 sur OpenAlexaff
Theodore Holford, Lisa A. McKay, Jamie Tam, Jihyoun Jeon, Rafael Meza

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésLife expectancyDemographyCohortMedicineMortality ratePopulationEpidemiologyCohort studyCohort effectGerontologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Although overall US mortality rates declined from 1969 to 2020, they vary considerably by state and generation, especially when evaluated by birth cohort. Trends in mortality and life expectancy by birth cohort for US states and Washington, DC, have yet to be characterized. Objective: To estimate cohort mortality trends for each state and Washington, DC, and quantify life expectancy at birth and 40 years of age and the rate of increase after 35 years of age. Design, Setting, and Participants: In this cohort study, all-cause mortality rates by single years of age (0-119) and birth cohort (1900-2000) were estimated for each state in January 2025. Mortality data and population estimates were obtained from the National Center for Health Statistics, the Centers for Disease Control and Prevention Wide-Ranging Online Data for Epidemiologic Research website, and the Surveillance, Epidemiology, and End Results database for each state and Washington, DC, by single years of ages 0 to 84 and calendar years 1969 to 2020. An age-period-cohort model with constrained cubic splines for temporal effect estimates was used to estimate mortality from 1900 to 2000. Main Outcomes and Measures: Life expectancy for each cohort from birth or 40 years of age was estimated by sex and state, along with doubling time for the death rate after 35 years of age. Results: Analyses included 179 million deaths (77 million female and 102 million male). In the West and Northeast, cohort life expectancy improved from 1900 to 2000, but in some Southern states, it changed less than 3 years since 1900 in females and less than 2 years since 1950 in males. Washington, DC, had the lowest life expectancy in the 1900 birth cohort but a greater increase than the other states (from 61.1 to 72.8 years of age). After 35 years of age, the highest rate-doubling time in a state was 9.39 years in New York for females and 11.47 years for males in Florida. The shortest rate-doubling times were 7.96 years for females in Oklahoma and 8.95 years for males in Iowa. Conclusions and Relevance: Cohort-specific patterns across states reveal wide disparities in mortality. Some states have experienced little or no improvements in life expectancy from the 1900 to 2000 birth cohorts. Understanding how mortality patterns vary by birth cohort within each state can inform decision-making around resource allocation and public health interventions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,338 · 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.

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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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