The Mean Unfulfilled Lifespan (MUL): A new indicator of the impact of mortality shocks on the individual lifespan, with application to global 2020 quarterly mortality from COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Declines in period life expectancy at birth (PLEB) provide intuitive indicators of the impact of a cause of death on the individual lifespan. Derived under the assumption that future mortality conditions will remain indefinitely those observed during a reference period, however, the intuitive interpretation of a PLEB becomes problematic when that period conditions reflect a temporary mortality "shock", resulting from a natural disaster or the diffusion of a new epidemic in the population for instance. Rather than to make assumptions about future mortality, I propose measuring the difference between a period average age at death and the average expected age at death of the same individuals (death cohort): the Mean Unfulfilled Lifespan (MUL). For fine-grained tracking of the mortality impact of an epidemic, I also provide an empirical shortcut to MUL estimation for small areas or short periods. For illustration, quarterly MUL values in 2020 are derived from estimates of COVID-19 deaths in 159 national populations and 122 sub-national populations in Italy, Mexico, Spain and the US. The highest quarterly values in national populations are obtained for Ecuador (5.12 years, second quarter) and Peru (4.56 years, third quarter) and, in sub-national populations, for New York (5.52 years), New Jersey (5.56 years, second quarter) and Baja California (5.19 years, fourth quarter). Using a seven-day rolling window, the empirical shortcut suggests the MUL peaked at 9.12 years in Madrid, 9.20 years in New York, and 9.15 years in Baja California, and in Guayas (Ecuador) it even reached 12.6 years for the entire month of April. Based on reported COVID-19 deaths that might substantially underestimate overall mortality change in affected populations, these results nonetheless illustrate how the MUL tracks the mortality impact of the pandemic, or any mortality shock, retaining the intuitive metric of differences in PLEB, without their problematic underlying assumptions.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».