Priority Health Conditions and Global Life Expectancy Disparities
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Life expectancy is a composite health measure reflecting acute and life-course exposures. Identifying conditions behind disparities in life expectancy can guide policy, planning, and financing to battle the most urgent health problems. Objective: To examine the contribution of 33 causes of death to life expectancy disparities, highlighting 2 sets of priority conditions-8 infectious and maternal and child health conditions (I-8) and 7 noncommunicable diseases and injuries (NCD-7). Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study examined life expectancy disparities in 7 global regions and 165 countries from 2000 to 2021. Western Europe and Canada (hereafter referred to as the North Atlantic) in 2019 were used as a benchmark for life expectancy achievable with advanced health care and living standards. Life expectancy gaps in locations with life expectancy lower than the benchmark were decomposed by cause of death using the Pollard decomposition on the Global Health Estimates from the World Health Organization. Data were analyzed from February to March 2025. Exposure: Geographic location (countries and regions). Main Outcome and Measure: Life expectancy at birth. Results: In the median country in 2019, the I-8 and NCD-7 together accounted for 80% (IQR, 71%-88%) of the life expectancy gap compared with the North Atlantic. Outside sub-Saharan Africa, the NCD-7 accounted for the largest share of the gap; for example, more than the total life expectancy gap in China, or 5.5 (95% uncertainty bounds [UB], 5.0-6.0) years of a 4.3-year life expectancy gap; and 6.4 (95% UB, 5.9-6.8) years of a 11.5-year gap in India. However, reduced mortality from the I-8 contributed to enormous improvements in sub-Saharan Africa, accounting for 21.4 (95% UB, 20.6-22.2) years of a 31-year gap in 2000 and 11.4 (95% UB, 10.9-11.8) years of a 22-year gap in 2019. India transitioned from having most of the gap accounted for by the I-8 in 2000, or 11.9 (95% UB, 11.0-13.0) years of a 19.6-year life expectancy gap, to having a larger share accounted for by the NCD-7 in 2019. Conclusions and Relevance: This cross-sectional study suggests that a limited number of causes account for most life expectancy disparities. Together with current information on risk factors, interventions, and morbidity not yet reflected in life expectancy, the varying contributions of these causes to gaps in life expectancy can help focus health policy and guide interventions to reduce risk factors and treat conditions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».