Are Global and Regional Improvements in Life Expectancy and in Child, Adult and Senior Survival Slowing?
Notice bibliographique
Résumé
Improvements in life expectancy have been considerable over the past hundred years. Forecasters have taken to applying historical trends under an assumption of continuing improvements in life expectancy in the future. A linear mixed effects model was used to estimate the trends in global and regional rates of improvements in life expectancy, child, adult, and senior survival, in 166 countries between 1950 and 2010. Global improvements in life expectancy, including both child and adult survival rates, decelerated significantly over the study period. Overall life expectancy gains were estimated to have declined from 5.9 to 4.0 months per year for a mean deceleration of -0.07 months/year2; annual child survival gains declined from 4.4 to 1.6 deaths averted per 1000 for a mean deceleration of -0.06 deaths/1000/year2; adult survival gains were estimated to decline from 4.8 to 3.7 deaths averted per 1000 per year for a mean deceleration of -0.08 deaths/1000/year2. Senior survival gains however increased from 2.4 to 4.2 deaths averted per 1000 per year for an acceleration of 0.03 deaths/1000/year2. Regional variation in the four measures was substantial. The rates of global improvements in life expectancy, child survival, and adult survival have declined since 1950 despite an increase in the rate of improvements among seniors. We postulate that low-cost innovation, related to the last half-century progress in health-primarily devoted to children and middle age, is reaping diminishing returns on its investments. Trends are uneven across regions and measures, which may be due in part to the state of epidemiological transition between countries and regions and disparities in the diffusion of innovation, accessible only in high-income countries where life expectancy is already highest.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».