The gap in life expectancy and lifespan inequality between Iran and neighbour countries: the contributions of avoidable causes of death
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare system and intersectoral public health policies play a crucial role in improving population health and reducing health inequalities. This study aimed to quantify their impact, operationalized as avoidable deaths, on the gap in life expectancy (LE) and lifespan inequality (LI) between Iran and three neighbour countries viz., Turkey, Qatar, and Kuwait in 2015-2016. METHODS: Annual data on population and causes of deaths by age and sex for Iran and three neighbour countries were obtained from the World Health Organization mortality database for the period 2015-2016. A recently developed list by the OECD/Eurostat was used to identify avoidable causes of death (with an upper age limit of 75). The cross-country gaps in LE and LI (measured by standard deviation) were decomposed by age and cause of death using a continuous-change model. RESULTS: Iranian males and females had the second lowest and lowest LE, respectively, compared with their counterparts in the neighbour countries. On the other hand, the highest LIs in both sexes (by 2.3 to 4.5 years in males and 1.1 to 3.3 years in females) were observed in Iran. Avoidable causes contributed substantially to the LE and LI gap in both sexes with injuries and maternal/infant mortality represented the greatest contributions to the disadvantages in Iranian males and females, respectively. CONCLUSIONS: Higher mortality rates in young Iranians led to a double burden of inequality -shorter LE and greater uncertainty at timing of death. Strengthening intersectoral public health policies and healthcare quality targeted at averting premature deaths, especially from injuries among younger people, can mitigate this double burden.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».