Understanding, predicting, and preventing mortality from deaths of despair in Canada: a population-based approach
Notice bibliographique
Résumé
Declines in life expectancy in the US have been attributed to increases in mortality from drug poisoning, alcohol abuse, and suicide, deaths that have collectively been referred to as “deaths of despair” (DoD). To date, there is very little knowledge of DoD in Canada in terms of its patterns, impact on life expectancy, and potential risk factors. This thesis addresses these important knowledge gaps through three distinct aims. The first aim examined patterns in DoD in Canada between 2001 and 2017 overall and separately by age, sex, province, and marital status. Results showed that between 2001 and 2017, the rate of mortality from drug poisoning increased from 4.3 to 14.9 per 100,000, representing an increase of 10.6 per 100,000 (or 246%). Comparatively, little change (<25%) was observed in rates of alcohol- or suicide-related deaths. The second aim estimated contributions of DoD to life expectancy in Canada between 2001 and 2017 overall and separately by sex. Results suggest that if there was no change in the incidence of drug poisoning mortality between 2001 and 2017, the increase in life expectancy would have been 0.26 years greater overall, 0.38 years greater among males, and 0.11 years greater among females. Changes in rates of mortality from alcohol abuse and suicide were associated with much smaller changes in life expectancy (<0.06 years among males and <0.03 years among females) during the same period. The third aim developed and evaluated prediction models for drug poisoning mortality. The most important predictors of drug poisoning mortality were age, sex, province, smoking status, home ownership status, self-rated general health, employment status, and marital status. The evaluation of the prediction models showed that socioeconomic data and machine learning methods could be leveraged to improve the prediction of drug poisoning mortality. By providing substantial novel insight into DoD in Canada, this thesis represents a significant leap forward in the understanding, prediction, and prevention of DoD among Canadians. The findings can help inform public health policy and resource allocation, provide directions for studies on causal pathways, and improve the prediction of drug poisoning mortality in the future.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».