社会科学与医学
大衰退是否影响了美国大都市的死亡率？ 年龄、性别和死因对死亡率的影响。
Erin C. Strumpf a , b , c , * , Thomas J. Charters a , c , Sam Harper a , c , Arijit Nandi a , c
a麦吉尔大学流行病学，生物统计学和职业健康系，1020 Pine Avenue West，Montreal，QC H3A 1A2，Canada
b麦吉尔大学经济系，加拿大QC H3A 2T7，蒙特利尔，Sherbrooke St. West，855
c麦吉尔大学健康与社会政策研究所，1130 Pine Avenue West，Montreal，QC H3A 1A2，Canada
文章信息
文章历史：2017年1月6日收到
2017年7月4日收到修订后的表格
2017年7月20日接受
2017年7月21日在线提供
关键词：美国；经济萧条；死亡率；死亡原因；大都市区；分年龄的死亡率；分性别的死亡率；巨大的经济衰退
摘要
目的：高收入国家经济衰退期间的死亡率普遍下降，但我们对基本机制的理解仍然存在差距。本研究估计了大萧条期间失业率上升对美国大都市区全因和特定原因死亡率的影响。
方法：我们使用固定效应回归模型估计最近和严重衰退期间经济状况对死亡率的影响，包括年龄和性别分组的差异。通过分离大都市区失业率变化的影响和控制共同的时间趋势来确定合理的因果效应。2005年至2010年，我们在366个大都市区收集了按地区、月、年、年龄、性别划分的重要统计数据、人口和失业数据，得出了527,040个观察结果。
结果：我们估计，大都市区失业率增加1个百分点与全因死亡率降低相关，每100,000人年死亡率为3.95（95％置信区间为（1.10，6.80）），即0.5％。估计心血管疾病死亡率的降低占总体效应的60％，并且在女性中更为明显。失业率上升导致机动车事故死亡人数下降，尤其是男性和65岁以下人群，法律干预和凶杀案死亡率尤其如此，尤其是25岁至64岁的男性和成年人。 我们发现有证据表明，大都市区失业人数的增多会增加25岁至64岁的男性和女性的意外药物中毒死亡人数。
结论：我们发现在大衰退期间全因死亡率下降，这与先前的研究一致。某些特定原因的死亡率类别，尤其是心血管疾病，也遵循这种模式，并且在某些性别和年龄组中更为明显。我们的研究还表明，最近的经济衰退导致了大都市地区工作年龄成年人过量服用处方药而死亡的人数增加。有必要进一步研究调查宏观经济条件对健康造成影响的机制。
- 介绍
自Ruhm (C.J. Ruhm, 2000)的有影响力的工作以来，对高收入国家多样性的实证研究发现，死亡率在很大程度上随商业周期而变化(Ariizumi和Schirle,2012年;Buchmueller等，2007年;Gerdtham和Ruhm，2006年; Miller等，2009年;Neumayer，2004年;Stevens等，2015年;Jos A Tapia Granados，2005a，b，2012年;Jos A Tapia Granados和Ionides，2011年; Jos A Tapia Granados和Roux，2009年）。也就是说，除了长期趋势之外，衰退期间死亡率也会下降。
对特定死亡原因的调查已被用于深入了解这种关系背后的机制。心血管疾病的死亡，被认为对可改变的健康行为和环境压力因素的短期变化有反应（Grundy等，1999年），已经被广泛研究并发现其顺周期变化（Buchmueller等，2007年;Gerdtham和Ruhm，2006年;Neumayer，2004年; CJ Ruhm，2000年,2007年; Stevens等，2015年;Jos A Tapia Granados，2005a;Jos A Tapia Granados和Ionides，2011年;Jos A Tapia Granados和Roux，2009年）。具体地说，冠状动脉心脏病死亡人数的暂时增加可能解释了经济增长期间心脏病死亡人数增加的三分之二，而其他心脏病死亡的子类别则在同一时期减少（C.J.Ruhm，2007年）。顺周期模式也被记录为外部死亡原因。例如，有强有力且一致的证据表明，经济下降与交通事故死亡率的降低有关（Buchmueller等人，2007年；Gerdtham和Ruhm，2006年；Neumayer，2004年；C.J.Ruhm，2000年；Stevens等人，2015年；Jose A Tapia Granados，2005年a，b；Jose A Tapia Granados和Ionides，2011年；Jose A Tapia Granados和Roux，2009年）以及其他事故死亡率降低的一些证据（Buchmueller等人，2007年；Gerdtham和Ruhm，2006年；C.J.Ruhm，2000年；Stevens等人，2015年）。然而，其他死亡原因并不表现出一致的顺周期模式，包括癌症（一般为非周期性的（Buchmueller等人，2007年；Neumayer，2004年；C.J.Ruhm，2000年；Jose A Tapia Granados，2005年b；Jose A Tapia Granados和Ionides，2011年））、凶杀（混合（Gerdtham和Ruhm，2006年；C.J.Ruhm，2000年；D.Stuckler等人，2009年）（Neumayer，2004；Jose A Tapia Granados，2005b；Jose A Tapia Granados and Ionides，2011））和自杀（Mixed（Buchmueller等人，2007；Gerdtham and Ruhm，2006；Nandi等人，2012；Neumayer，2004；C.J.Ruhm，2000；Stevens等人，2015；D.Stuckler等人，2009；Jose A Tapia Granados，2005b；Jose A Tapia Granados and Ionides，2011））。
积累的证据表明，宏观经济条件对健康的影响不太可能主要通过个人的就业经验来运作（J.A.Tapia Granados等人，2014）。在一些国家，人均工作时间与死亡率呈负相关（Johansson，2004年）。对劳动力关系较低的老年人群死亡率的宏观经济影响分析，有时显示出比某些工龄人群更强烈的反应（Buchmueller等人，2007年；Neumayer，2004年；C.J.Ruhm，2000年）。最近的研究发现，年轻人对宏观经济状况的敏感性最强（主要来自交通事故），中年人的影响较小（Arizumi和Schille，2012年；Miller等人，2009年；Stevens等人，2015年）。老年人的顺周期死亡率影响更为温和，尽管这一群体的死亡率最高，并且最终绝大多数“过度”死亡归因于宏观经济活动（Miller等人，2009年；Stevens等人，2015年）。
2007年美国经济大衰退（商业周期约会委员会，2010年9月20日）。其特点是失业率比二战后经济衰退前增长更大，复苏速度异常缓慢（美国劳工统计局，2010年12月）。对这次衰退的健康影响的研究表明，吸烟和饮酒对健康影响很弱或没有影响（Nandi等人，2013年；Tekin等人，2013年）、运动量增加（Colman和Dave，2013年；Tekin等人，2013年）和肥胖（Latif，2014年），以及安全驾驶人（如老年驾驶人）的行驶里程减少（Maheshri和Winston，2016）。县级分析表明，贫困率和中位数收入较低所衡量的不利经济条件导致了较高的死亡率（Gordon和Sommers，2016年）。一些欧洲国家观察到由于经济衰退导致的自杀率上升（Barr等人，2012年；Corcoran等人，2015年；Kondilis等人，2013年；Lopez Bernal等人，2013年；Stuckler等人，2011年），以及交通死亡（Regidor等人，2014年；Stuckler等人，2011年）和过早死亡（Regidor等人，2014年）的下降，Altho这些研究中很少有设计允许因果推断（Parmar等人，2016）。最近的分析发现，宏观经济状况与总体死亡率之间的关系总体上仍保持顺周期（Lindo，2015；C.J.Ruhm，2015），但近年来，由于癌症的反周期上升和意外中毒死亡，也证明了向非周期性转变（C.J.Ruhm，2015）。
本研究通过研究最近和相对严重的大衰退期间经济状况的影响，对现有的经济状况和健康文献作出贡献（商业周期约会委员会，2010年9月20日）。具体来说，我们估计了2005年至2010年都市统计区（MSA）失业率变化对全因死亡率和原因特异性死亡率的影响。MSA是人口中心及其邻近社区，具有高度的社会和经济一体化，因此反映了当地劳动力市场。约84%的美国人口生活在MSA（美国人口普查局，2012年）。鉴于近期意外中毒的反周期调查结果（C.J.Ruhm，2015年）和处方药过量死亡的流行病学数据（美国疾病控制和预防中心，2012年），我们专门调查了意外药物中毒。我们进一步研究死亡原因对年龄和性别的影响，以便更好地了解工作机制。研究最近衰退对死亡率影响的一些最广泛引用的研究无法令人信服地确定因果关系（Stuckler等人，2011年）。因此，我们通过更严格的方法（C.J.Ruhm，2000）进一步对这一文献作出贡献，以合理地确定大衰退对死亡率的影响。
2、方法
2.1 数据和样本
我们根据疾病控制和预防中心的国家生命统计系统（美国卫生和人类服务部等，1980年2010年）的数据计算死亡率。通过国际疾病分类（ICD）代码第10版（ICD10），确定了死亡的潜在原因。利用死者所在州和县以及他们的年龄、性别、种族和死亡时间的可用辅助信息，生成月MSA亚组特定死亡率。在每个MSA中，我们根据年龄（0岁15岁、15岁至24岁、25岁至44岁、45岁至64岁、65岁）、性别和种族（白人、非白人）对每月死亡率总量进行分层，并使用居住县来映射到MSA。根据2008年11月更新的地区定义（2008年管理和预算办公室），我们使用了366个MSA，由至少一个城市化核心（人口50000）的县和综合相邻地区（2000年管理和预算办公室）组成的地理区域。2004年至2011年间，从监测流行病学和最终结果（SEER）美国人口数据库（监测流行病学和最终结果，2005E2010）中获得了县和人口群体的年度年中人口分母，汇总为MSA，并用于通过线性插值法估算人口阶层的月计数。n.最后的数据集包括2005年2010年期间366个MSA在MSA月龄性别种族水平上的527040个观察结果。
2.2 暴露和结果测量
我们的主要暴露变量，季节性调整后的MSALEVEL失业率，来自劳工统计局（BLS）当地失业统计数据库（美国劳工统计局，2005E2010）。考虑到新英格兰MSA的季节性调整估计值不可用，这些比率是根据县级数据计算的，而不是季节性的调整。
我们的因变量是每个MSAMonth年龄性别种族亚组的总死亡人数和死因。除全因死亡率外，我们还包括因恶性肿瘤、重大心血管疾病、肺炎和流感、慢性肝病、机动车事故、意外药物中毒、其他事故和不良事件（包括未分类的运输事故、非药物中毒、因错误导致的死亡）造成的死亡。医疗或外科护理，以及其他事故）、自杀、法律干预和谋杀。最后一类“其他原因”死亡率，包括所有不可归因于前一列表的死亡率（相关ICD-10代码见表1）。
2.3 统计分析
我们使用泊松回归法，以一般形式估计了水平失业率对死亡率计数的影响：
其中YPjt是社会人口统计学分组P、MSA J和T季度的死亡人数，EJT是按MSA和季度计算的失业率。我们使用MSA固定效应（AJ）控制非时变MSA特征，使用季度固定效应（LT）控制公共时间趋势。此外，我们还控制了年龄组、性别和种族（XJTP）的MSAquarter亚组指标变量的向量。为了计算每10万人口的死亡率，我们使用MSA四分之一年龄性别外消旋特异性人群的自然对数作为回归（U）中的补偿。我们估计了每季度MSA水平失业率上升1个百分点对死亡率的边际影响，并将我们的调查结果显示为每10万人年死亡率的绝对变化，以便比较影响对结果和人口群体的贡献。
我们首先估计了无控制的失业率和死亡率（模型1）。在模型2中，我们控制了年龄、性别和种族。在模型3中，我们通过分别包括MSA和季度固定效应来解释随MSA变化的时不变混杂因素和我们结果中的共享时间趋势。根据本规范，经济状况的因果效应是通过使用MSA失业率变化而不是MSA之间的比较来确定的。所有分析都使用在MSA级别聚集的可靠标准错误。
为了研究经济条件对死亡率影响的潜在机制，我们采用模型3，分别按性别和年龄对人口统计学特征的异质性进行了研究，分为工作前（0-24岁）、工作（25-64岁）和退休（65岁）年龄组。
2.4 敏感性分析
当不满足均值和方差相等的假设时，产生的过度分布意味着泊松模型可能低估了标准误差。由于某些结果就是这样，我们采用负二项回归检验了结果的敏感性，该回归包含了一个额外的参数来表示观察中未观察到的异质性（Hilbe，2007年；Long和Frees，2006年）。
3、结果
美国MSAS的全因年死亡率为765例/100000人，最常见的死亡形式是“其他原因”死亡率（254例/100000人）、主要心血管疾病（252例/100000人）和恶性肿瘤（178例/100000人）（表1）。一些死亡率，包括机动车事故、意外药物中毒、自杀、法律干
英语原文共 6 页
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
