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目標量化COVID-19大流行對預期壽命的影響在智利講農村和城市地區,和關聯的預期壽命與市級社會經濟因素變化。
設計回顧橫斷麵使用聚合人口分析國家全因死亡數據分層,性和自治區2010 - 2020年期間。
設置和人口智利人口年齡、性別和自治區從2002年到2020年。
主要結果測量使用貝葉斯方法分層死亡率。這些都是基於關鍵和人口統計研究所的統計和衛生部的重要統計數據。,我們評估的不平等影響大流行在2020年預期壽命男性和女性在智利城市和分析之前死亡率自2010年以來的趨勢。
結果男性和女性的平均壽命都在下降在2020年與2019年相比。城市地區受影響最嚴重,男性失去1.89年,女性1.33年。預期壽命下降相關的強度指標的積極社會剝奪和貧困。同時,市政當局之間的不平等在預期壽命增加,很大程度上是由於超額死亡率處於工作年齡的人口在社會弱勢的城市。
結論貧困地區的人們不僅壽命較短,他們也被更多的受到COVID-19大流行,導致增加人口健康的不平等。量化COVID-19大流行對預期壽命的影響提供了一個更全麵的損失。
- COVID-19
- 人口統計學
- 衛生政策
- 公共衛生
數據可用性聲明
數據在公共、開放訪問存儲庫。這個分析使用公開數據。所有的數據是可用的https://doi.org/10.5281/zenodo.6797737和腳本生成的結果是可用的http://www.github.com/gomena/life-expectancy-chile。
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來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
我們研究死亡率和預期壽命模式出發在智利。
分層貝葉斯模型被用來估計可靠的死亡率水平和預期壽命。
研究受限於少數的死亡數量在某些領域,從而增加不確定性估計。
數據質量可能是一個限製在這項研究中,我們試圖克服死亡的貝葉斯估計。
介紹
大多數拉丁美洲國家在減少過早死亡經曆了實質性的進展,同時增加衛生標準在過去的世紀,21世紀的頭15年。1 2但這種進步已經逆轉,拉美國家已經嚴重影響COVID-19大流行。3該地區成為熱點的大流行2020年6月和2022年3月超過一個半百萬COVID-19死亡報告。4
經過幾十年的持續改善的預期壽命,導致水平與低死亡率的國家,智利經曆了損失在這個指標在2020年由於超額死亡率的增加在COVID-19大流行(女性和男性1.3年11個月)。5雖然國家和翔實的數據重要,他們隱藏出發的異質性,可以大量。來自拉丁美洲國家的證據表明,COVID-19流行不成比例地影響了社會經濟地位較低的弱勢群體與大區域變異。6 - 10智利首都聖地亞哥的上下文中,觀察更糟糕的結果在更貧困的地區被解釋為較低的醫療條件的結合,貧窮基線個人健康狀況,高接觸Sars-COV2由於減少遵守避難所訂單(反過來,反映無法在家工作),和一個無效的疫情監控係統的主要資源分配到更富裕的地區,早期控製努力阻礙。6
一個關鍵問題是社會和人口因素的相互作用在更細粒度的地理範圍內影響預期壽命期間的第一年大流行。關注死亡率的差異按年齡、性別、社會剝奪和雅致,我們旨在探索兩個主要假說。第一,預期壽命已經被都市風格影響了女性和男性的不同狀態。自從COVID-19第一波集中在智利它們對城市中心的影響,6我們預計下降預期壽命的是更大的在城市地區。也,因為COVID-19結果通常是糟糕的男性在國家層麵上,11日12我們期待更大的男性預期壽命下降在城市地區。其次,大的壽命損失更占主導地位的社會貧困地區。這個假設源自已知的貧窮與壽命之間負相關。13而是因為錯綜複雜的關係COVID-19死亡年齡和社會剝奪,它不是簡單的流感大流行期間確定這種關係變得更強。支持這一假說,在智利首都最近的研究顯示非正常死亡之間存在強烈的負相關和社會經濟地位。年輕的年齡組中這種相關性尤為明顯但最終起到了為老年人。6因為年輕的年齡影響更多的預期壽命,很可能過剩年輕死亡率可能在預期壽命增加了不平等。另外,因為死亡率指數隨著年齡的增加和損失的平均壽命低死亡率的國家主要歸因於死亡率高於60歲,5很可能在2020年大流行這樣一個強烈的衝擊,超額死亡率差異減少,從而減少城市之間的不平等。
本文貢獻朝著一個更全麵的理解COVID-19流行的負擔人口健康通過估算壽命在智利城市性使用一個強大的貝葉斯方法。14放到我們的結果與過去的進步的趨勢和預期壽命的差異,和評論等的相關性承認堅持社會安全機製的設計之間的差距。我們的研究是一個一步解釋的變化影響大流行趨勢分析壽命年齡超過在更細粒度上和關聯與智利的貧窮指標預期壽命損失。
研究數據和方法
數據
我們使用數據出生和死亡的年齡、性別和直轄市從公開的重要統計數據。15這些數據與官方人口統計年齡補充(單從0歲到89年,90年倒塌+),可用性和自治區從2002年和2017年的人口普查研究所的統計數據。16我們也使用官方人口預測2002年和2020年之間集中在2017年的人口普查。17與人口普查,這些預測崩潰所有年齡大於80在一個組。我們隻觀察到微小的變化在我們的估計基於是否開放區間從80年或90年開始結束,但是我們確實觀察到估計基於2017年預期壽命預測是大大高於那些基於2017年的人口普查。我們通過一個可能的解釋這一不足晚年的官方預測。因為這個原因,我們考慮了兩種替代人口估計為2017起。第一個假設為2018年人口數量保持不變,2019年和2020年。在第二個,我們使用隊列組件的人口預測方法18與2017年基線假設零遷移。我們也使用人口普查數據分類直轄市城市或非城市,19如果以下兩個條件:(1)人口密度大於70人每平方公裏,(2)生活在一個城市環境的人口比例大於88%。智利是由366個城鎮和根據這一標準,35%被歸類為城市,彌補65%的人口(17 539 805年/ 2017年人口普查)(見在線補充表1 - 3詳情)。貧困和擁擠的數據都來自CASEN(西班牙語)國家社會經濟特征的調查,調查顯示,智利社會發展和家庭。20.CASEN是最全麵的官方貧困調查可用在智利。對於貧窮,我們使用多維貧困的指標。CASEN,定義一個家庭遭受多維貧困如果積累不足根據加權分數的22.5%,考慮到15個變量包括收入、獲得醫療、勞動、社會保障、住房和社會凝聚力。同樣的,一個家庭被認為是擁擠如果有2.5或者更多人的房間。我們分析中使用的所有數據被編譯和公開。21
死亡率估計
我們執行的死亡率在直轄市級別分析空間單元,因為這是最好的年齡和性別特定的人口數據和協變量(貧窮、擁擠)是可用的。通過考慮直轄市作為單位,我們可以調查死亡率的變化產生的分布及其與共(如年齡、都市風格狀況、貧困)。不同年齡組死亡率為每一個直轄市按性別估計實現最近開發的方法14基於分層貝葉斯模型22使用人口和死亡數量。這種貝葉斯方法主要有兩個優點:首先,這一事實直轄市特定利率假定為樣本人口與全球參數使城市之間的信息共享,幫助消除噪聲估計,否則會得到,如果我們隻依賴經驗。這是很重要的,因為增加的可能性低死亡數量在每層的小城市。其次,通過吸引貝葉斯方法我們立即獲得每個可信區間估計(https://www.zotero.org/google-docs/?AxNbvW)。
生命表
使用特定年齡生命表計算死亡率估計貝葉斯過程遵循標準技術。18從這些,出生時的預期壽命期間,臨時年齡在20到65年,預期壽命和剩餘壽命,享年65歲。出生時的預期壽命是指平均年一群新生兒死亡率預計在當前生活條件。同樣,預期壽命在65歲的時候指的是平均年個人預計65歲生活如果他們體驗當前死亡率在他們的生活條件。考慮到新興證據如何年輕年齡低於65歲的流行也受到影響的背景下,智利,我們構建了一個衡量捕捉通過臨時的預期壽命平均壽命在工作年齡。臨時壽命20至65歲之間,是指這些年齡普遍死亡率之間的平均年生活條件。23例如,如果沒有人死在這年齡,那麼短暫的壽命將完整的45年。補充我們的分析我們也考慮在65歲前死亡的概率是過早死亡的一項指標。
測量非均質性
我們利用平均壽命估計的可用性在直轄市級懷孕一個虛構的人口,其中每個市是一個示例。我們通過基尼係數量化這個群體的異質性。24不平等的基尼係數是一個標準的指標用於社會科學。在本文的上下文中,基尼係數表示的不平等程度在城市的平均壽命。與我們的方法,我們可以無縫地量化時間的變化不同地層的基尼(男/女,城市/非城市)和報告可信區間。
病人和公眾參與
本文不涉及患者,所有的分析都是基於聚合數據。
結果
出生時的預期壽命和生存的趨勢低於65歲
男性和女性來自城市和非城市地區經曆了穩定增加出生時的預期壽命從2010年到2019年。女性顯示更高的出生時的預期壽命比男性在所有組。相比之下,更高的死亡率在2020年導致了出生時的預期壽命大幅下降(圖1與2019年相比)。預期壽命男性在城市和非城市地區下降了1.89 (95% CI 1.68 - 2.09)和1.66 (95% CI 1.50 - 1.80)年,分別。在女性中,預期壽命損失1.33 (95% CI 1.11 - 1.55)和1.10 (95% CI 0.92 - 1.28)年,分別。的大小從2019年到2020年下降抵消大部分收益預期壽命的經驗在過去的十年中,尤其是在城市地區。事實上,68%的城市分析了預期壽命低於2015年,這個數字上升到75%在城市市政當局。就個人而言,76%(非城市)和78%(城市)的人口住在一個直轄市,麵臨預期壽命與2015年相比下降。
出生時的預期壽命由性和在智利城市和非城市的條件。實線對應每組估計基於整個人口,樂隊表明95%可信的地區。
活到65歲的概率下降(圖2)在2019年和2020年之間表明預期壽命的變化不能完全歸因於增加死亡率僅在老年群體中。而死亡率高於65歲被記錄為預期壽命下降的一個主要貢獻者在國際上,大幅增加死亡率低於65歲的在我們的結果明顯,尤其是男性在城市地區。
Probabiltiy無法幸存的通過性和65年智利城市和非城市的條件。實線對應每組估計基於整個人口,樂隊表明95%可信的地區。
預期壽命差距的變化在COVID-19 2020年流感大流行
圖3顯示了時間演化的不平等在市、預期壽命和顯示了驚人的COVID-19對這個量的影響。不平等增加在城市地區從2019年到2020年,振蕩變化約25%,沒有看到在最近的過去。增加的大小要大得多的男性和女性的平均壽命從城市地區年齡在20至65(分別為50.9%和50.6%,男性和女性)。相反,在非城市地區我們不能觀察變化顯著偏離常規同比波動。總之,這些結果表明不僅死亡率在2020年變得更加不平等,但是這種不平等主要是由年輕的年齡組。
時間演化(2002 - 2020年期間)的異質性在出生時的預期壽命(左),20至65年(中心)和65年(右)。(一)直方圖平均壽命隨著時間的推移,男性/女性和城市/非城市部門。(B)基尼的時間演化中相應的直方圖(A)。(C)相對每年基尼對前幾年的變化。酒吧代表95%可信區間(B, C)。
直方圖在圖3建議在2020年突然增加的不平等可以歸因於重左反麵的壽命分布,表明增加城市的數量與預期壽命低於平均水平。為了更好的理解這個上升的不平等因素,我們研究如何減少平均壽命在2020年與社會剝奪指標包括貧困和擁擠隻關注死亡率在城市地區20歲以上。圖4顯示負關聯貧困和20和65歲之間的平均壽命和壽命,享年65歲。強調改變的關係在2020年的過程中,我們分層結果對比了前5年(2015 - 2019)2019 - 2020。結果顯示強勁的預期壽命之間的曆史負相關在兩個年齡段,性別和貧困水平。男性在前貧困等分有4.39年的預期壽命低於最差。他們也生活在平均0.92少20至65年,從65年起,2.22。對女性來說,這些數字是2.51、0.31和1.55年。在2020年,斜率下降,這表明這些城市貧困水平較高的預期壽命經曆了更大的損失。這種依賴性強的年輕的年齡組。
改變不平等的死亡率在2020年對近年來在年輕群體還強。比較2015年和2019年和2020年的平均年住20年至65年,男性和女性,貧窮的函數。在(A) (B)一樣,但與預期壽命在65年。
相比之下,預期壽命在65在2020年下降,而這種下降趨勢是減少不平等的貧困梯度,與假設一致的是,這組貢獻少不平等在預期壽命的變化。這些觀察正式化,我們進行了回歸分析模型之間的交互,通過不同的攔截和斜坡貧困水平。我們隻發現顯著變化斜率平均年生活在20到65。對男性來說,這翻譯成一個額外的差異之間的0.78年最高和最低貧困十分位數(p = 0)。對女性來說,這種差異是0.30 (p < 0.001)。
討論
城市地區,暴露於高貧困或社會劣勢COVID-19危機期間經曆了較大損失的預期壽命在2020年智利。我們的研究結果顯示,跌幅不均勻跨城市共享,在年齡,性別,導致平均壽命在智利各地區日益嚴重的不平等現象。此外,與先前的研究一致的死亡率增加年齡在2020年被剝奪了在智利首都直轄市,6我們的研究表明,工作年齡死亡率的主要因素之一在智利壽命日益嚴重的不平等現象。
分析2020年平均壽命比前5年(2015 - 2019)表明,城市貧困市遭受了雙重負擔。他們不僅顯示低水平的預期壽命,但他們的平均壽命也經曆了更大的損失。這與先前的研究一致記錄大死亡率增加受教育程度較低的群體在智利首都。25此外,當我們按年齡分組的分解,我們觀察到工作年齡人的預期壽命之間的關係(年齡在20 ~ 65)和水平的貧困與前幾年相比變得強大。這是符合先前的證據記錄收入和退休時的預期壽命之間成正相關。26這表明,即使COVID-19危機期間死亡率的負擔一直集中在老的年齡,27在2020年,預期壽命下降做出重大貢獻28不平等的平均壽命在很大程度上受上級在工作年齡死亡率增加貧困。一個潛在的解釋是,勞動年齡人口的可用性在家工作和不接觸COVID-19及其後果的風險加劇貧困水平而異。貧困人口在智利首都經曆了高死亡率由於糟糕的基線個人健康狀況和一個不堪重負的醫療係統。6同樣,來自美國的證據表明,這些人用更少的可用性在家工作有更高的死亡率比那些買得起2020年在家工作。29日
開放的問題是,這突然增加不平等數量的衝擊將緊隨其後的是一個複蘇的發明者的水平,或者這些變化是否會長期持續。超出了直接增加過早死亡,這是相關的,因為未能承認不平等在死亡率可能妥協的先進性和精算公平社會保障和公共養老金製度從長遠來看,30 31這可能是在未來轉化為更高的死亡率。同樣,大流行留下的疤痕,包括一個薄弱的衛生係統,從多個死因可能增加死亡率。例如,推遲了癌症治療和未能及時發現其他慢性退化性疾病可能導致低水平的預期壽命比預計從長遠來看。這凸顯了需要準確和及時的數據在其他死因。未來的分析應該專注於分析COVID-19大流行的後果,包括多個死亡原因和疾病研究直接影響COVID-19死亡率以及通過其他途徑間接影響的疾病和條件。32我們的研究,從這個意義上說,提供了第一次前景通過關注全因死亡率。
智利如圖所示,我們的研究結果,強調了可怕的擴大已經很大的死亡率差距那些生活在貧困的環境和較高的生活收入COVID-19危機期間。證據表明,外部衝擊的健康後果這種流行病或經濟危機並不是平均分配到社會剝奪的水平。33COVID-19大流行提醒我們存在的此類事件的風險,其累積的影響可能部分解釋死亡率的曾經存在差距。因此,這場危機的方式暴露了社會弱勢群體的漏洞是調用挑戰整體的觀點,一個國家的人口在社會保障係統的設計。新策略融合一個公共衛生的角度考慮應該實現不斷擴大的不平等的影響降到最低COVID-19流行在智利人口的健康狀況立即和長期的。
限製
這項研究有一些局限性。首先,雖然智利的生命登記是一種最可靠的在拉丁美洲,死亡率可能存在不準確登記由於謊報年齡和覆蓋在直轄市,以及係統的年齡誇大。34延遲記錄死亡可能導致不完備問題尤其是在城市地區。我們的結果在預期壽命下降和死亡率的不平等可能被視為一個下界,因為這些問題。係統的年齡誇大的效果也可能影響我們的結果。然而,並沒有誇大的年齡模式是信息在大流行期間。減輕這些錯誤及其影響壽命的估計,我們使用一個分層貝葉斯模型,幫助檢索一個合理的跨地區死亡率概要文件。低的另一個限製是,因為死亡人數中觀察到的一些城市,估計不確定性的程度非常高,不允許有信心我們將他們納入分析。我們排除了市政當局通過性小於16 000人(根據2017年人口普查),我們觀察到,預期壽命估計不穩定甚至與我們采用貝葉斯方法。然而,我們分組在一起,複製所有的結果,以避免係統的排斥。結果是一致的和所示在線補充圖1。幾乎所有這些非城市市政當局。其他六個城市在2004年被排除基於視覺檢查死亡率趨勢顯然是指示性的編碼錯誤死亡率數據庫(見在線補充圖2在那一年。盡管這些限製,我們最可靠的數據用於智利和最先進的方法來評估死亡率動力學在智利。此外,我們的結果是有限的,分層的數量通常是基於模型的估計(人口普查年除外),並可能有偏見。我們研究替代人口估計的影響最終結果的措施,如前所述在線補充數據3日- 15日。最後,因為我們的觀察性研究設計,我們隻能夠測量關聯但不合適的因果影響死亡率的貧困。
數據可用性聲明
數據在公共、開放訪問存儲庫。這個分析使用公開數據。所有的數據是可用的https://doi.org/10.5281/zenodo.6797737和腳本生成的結果是可用的http://www.github.com/gomena/life-expectancy-chile。
倫理語句
病人同意出版
倫理批準
這個研究項目不需要倫理批準,因為它隻使用免費網絡的宏觀經濟數據。
確認
我們感謝Alberto Palloni和健康不平等在液晶顯示器閱讀小組評價早期版本的手稿,莫妮卡亞曆山大和埃米爾Dharamshi分享他們的代碼相關參考14。我們感謝兩個評論者的仔細閱讀論文的意見/建議,幫助改善
引用
補充材料
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補充數據
僅這個web文件已經由英國醫學雜誌出版集團從一個電子文件提供的作者(年代)和沒有對內容進行編輯。
腳注
貢獻者通用汽車:數據管理、軟件驗證;通用汽車和日本氣象廳:正式的分析、調查、構想、方法論、項目管理、資源、驗證、可視化、寫作(初稿),和寫作(審查和編輯)。通用汽車:擔保人,接受全部責任完成的工作訪問數據,和控製決定發布。
資金日本氣象廳承認支持歐盟瑪麗·斯卡洛多斯卡·居裏下地平線2020研究和創新計劃資助協議沒有896821,超額死亡,石棉基金會的資助和利華休姆信托中心讚助。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人和公眾參與病人和/或公眾沒有參與設計,或行為,或報告,或傳播本研究計劃。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
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