Contributions of injury deaths to changes in life expectancy and disparity: A comparative analysis of G7 countries over two decades
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the high level of economic development in the Group of Seven (G7) countries, injury deaths remain a public health concern in these countries. This paper examines the contribution of injury deaths to changes in life expectancy (LE) and life disparity (LD) in the G7 countries. METHODS: We used annual data from the WHO mortality database to compute LE and LD during 2001-03 and 2017-19. The contributions of injury deaths to LE and LD changes for each sex were decomposed by age and cause using a continuous-change model. RESULTS: Across the G7 countries combined, LE (LD) increased by 2.12 (0.25) and 2.73 (0.16) years for females and males, respectively. While most injury-related deaths contributed to increases in LE and decreases in LD, these gains were offset by negative contributions of unintentional poisoning, resulting in an overall negligible net contributions of injury deaths to changes in LE/LD across the G7 countries combined. The country-specific patterns revealed notable variations. Positive contributions of injury-related causes to changes in LE were more prominent in France (+ 0.38/+0.64 years for females/males), while negative contributions were most evident in the USA (-0.23/-0.42 years for females/males). Transport accidents emerged as the leading contributors to improvements in both LE and LD among both sexes in all countries, with more pronounced effects in males. In contrast, unintentional poisoning had a substantial negative impact, particularly among younger populations in the USA, UK, and Canada. CONCLUSION: Injury deaths made negligible contributions to overall changes in LE and LD across the G7 countries combined during the study period. However, there were important variations by sex, age, cause and country. Specifically, unfavourable contributions of injury deaths were mainly observed in the USA, UK, and Canada. These findings highlight the need for targeted, country-specific injury prevention strategies to mitigate premature and unequal mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».