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Enregistrement W3092565546 · doi:10.1093/eurpub/ckaa165.926

No change in life expectancy: the devil is in the detail

2020· article· en· W3092565546 sur OpenAlexaboutno aff
Marina Karanikolos, Selina Rajan, Adrianna Murphy, Martin McKee

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyDemographyAge groupsExpectancy theoryGerontologyGeographyMedicinePsychologySociologyPopulationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The rate of improvement in life expectancy in high income countries has slowed down over the past few years, and instances where life expectancy is lower than a year before are increasingly common. This paper aims to analyse changes in life expectancy over the last decade to better understand what causes and age groups contribute to the slowdown. Methods We use WHO mortality data by age and cause to construct life tables, and we use Arriaga decomposition method to analyse the contribution of specific causes and age groups to changes in life expectancy in Australia, Canada, France, Germany, Netherlands, United Kingdom and the United States of America. We look at the change between 2007-2012 and 2012-2017 (or latest available). Results All countries experienced a slowdown in life expectancy in the past 5 years (2012-2017), in comparison to the preceding period. Slowdown in under 65s was particularly pronounced, with younger age groups only contributing minimally (between 0.4 years for males in Germany and -0.4 years for males in the United States) to changes in life expectancy. Among people aged 65 and over, gains ranged between 0.05 years for females in France and 0.6 years for males in the Netherlands. Certain causes of death contributed negatively to change in life expectancy between 2012 and 2017, with notable increases in deaths from accidental poisonings in males (up to -0.09 year in the UK and Canada, and -0.34 in the US) and suicides (up to -0.08 year in Australia and -0.07 in the US). Conclusions While recent slowdown in life expectancy gains in high income countries is often attributed to lack of improvement in people of older ages, we show that, beyond this, there are increases in mortality in younger age groups from external causes, that contribute negatively to change in life expectancy in some countries. This pattern is of a particular concern, as deterioration in preventable mortality points to broader worsening of socio-economic climate. Key messages Improvements in life expectancy in high income countries slowed down markedly over the past few years, but contributing mortality patterns differ for age groups and causes of death across countries. Persistent increases in preventable mortality from certain external causes in younger age groups in Australia, Canada, US and UK point to broader deterioration of socio-economic climate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,370
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,089 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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