Modelling Adult Mortality in Nigeria: Ananalysis Based on the Lee-Carter Model
Notice bibliographique
Résumé
For several decades, global public-health efforts have focused on the development and application of various programs to improve child survival in developing countries. By contrast, little emphasis has been placed on adult mortality especially in a developing country like Nigeria. In order to plan and monitor the effectiveness of public-health programs, the Government and international agencies need accurate information on the past and current level and patterns of adult mortality in the country and how they are changing with time. This study used the Lee-Carter method to model adult mortality in Nigeria (a limited data situation). The model was applied to the age-specific mortality rates for Nigeria (for both sexes) aged 15-84 years for the time periods 1990, 2000 and 2009. An evaluation of past time trends in the general pattern of adult mortality, the relative pace of change in mortality by age, the general pattern of mortality by age and forecast of future mortality index and rates from 2010-2019 was made. The model’s parameters are estimated using the approach proposed by Lee and Carter (1992) based on the singular value decomposition technique, while the mortality index is predicted using the approach developed by Nan Li et al . (2002). Our findings reflect that the model follows the mortality pattern very well for most of the ages except that the fit of the model was better for the male data than the females’. Furthermore, it is observed that presently, females have a higher mortality rate than males in Nigeria while forecast values of the mortality index show that the male folk will experience a gradual decline in mortality from 2010-2019 all things being equal. Conclusively, the Lee-Carter model can be used in the Nigerian situation provided that the earliest and latest points of the data are sufficiently far apart in time.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».