Life expectancy and geographic variation in mortality: an observational comparison study of six high-income Anglophone countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare life expectancy levels and within-country geographic variation in life expectancy across six high-income Anglophone countries between 1990 and 2018. DESIGN: Demographic analysis using aggregated mortality data. SETTING: Six high-income Anglophone countries (USA, UK, Canada, Australia, Ireland and New Zealand), by sex, including an analysis of subnational geographic inequality in mortality within each country. POPULATION: Data come from the Human Mortality Database, the WHO Mortality Database and the vital statistics agencies of six high-income Anglophone countries. MAIN OUTCOME MEASURES: Life expectancy at birth and age 65; age and cause of death contributions to life expectancy differences between countries; index of dissimilarity for within-country geographic variation in mortality. RESULTS: Among six high-income Anglophone countries, Australia is the clear best performer in life expectancy at birth, leading its peer countries by 1.26-3.95 years for women and by 0.97-4.88 years for men in 2018. While Australians experience lower mortality across the age range, most of their life expectancy advantage accrues between ages 45 and 84. Australia performs particularly well in terms of mortality from external causes (including drug- and alcohol-related deaths), screenable/treatable cancers, cardiovascular disease and influenza/pneumonia and other respiratory diseases compared with other countries. Considering life expectancy differences across geographic regions within each country, Australia tends to experience the lowest levels of inequality, while Ireland, New Zealand and the USA tend to experience the highest levels. CONCLUSIONS: Australia has achieved the highest life expectancy among Anglophone countries and tends to rank well in international comparisons of life expectancy overall. It serves as a potential model for lower-performing countries to follow to reduce premature mortality and inequalities in life expectancy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».