Progress Stalled? The Uncertain Future of Mortality in High‐Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Steady and significant improvements in life expectancy have been a bright spot for human progress for the last century or more. Recently, this success has shown signs of faltering in some high‐income countries, where mortality improvements have slowed or even reversed since the early 2010s. Combined with the large mortality shock of the COVID‐19 pandemic, guaranteed forward progress feels less certain. We review mortality trends in high‐income countries since 2000 through the COVID‐19 pandemic. While deteriorating mortality in the United States has received the most attention, countries including the United Kingdom, Canada, the Netherlands, Greece, and Germany are also seeing slowdowns. Before COVID‐19, these slowdowns largely reflected stalling improvements in cardiovascular disease mortality and increases in deaths from external causes in young and midlife for the worst‐performing countries. We discuss prospects for the future of mortality in high‐income countries, including lingering impacts of the COVID‐19 pandemic, challenges and opportunities related to the obesity epidemic, and emerging reasons for both optimism and pessimism. While biological limits to increased life expectancy may eventually dominate long‐term trends, human‐made social factors are currently holding many countries back from already achievable best‐practice life expectancy and will be key to near‐term improvements.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».