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摘要
客觀的根據男性比女性長壽的概率來衡量壽命的性別差異。
設計人類死亡率數據庫和世界人口展望中國家和區域按性別分列的壽命表的國際比較。
設置從1751年到2020年，199個人口分布在各大洲。
主要結果測量我們使用比生存統計量(φ)來衡量兩性之間的壽命不平等，這裏將其解釋為男性比女性長壽的概率。
結果在0歲的隨機一對男性和女性中，男性比女性長壽的概率在自1751年以來的幾乎所有年份和幾乎所有人口中都在25%到50%之間變化。結果表明，φ與預期壽命性別差異呈負相關，與預期壽命變異水平呈正相關。近年來觀察到的壽命不平等的顯著縮小，使男性比女性更長壽的可能性降低了。
結論盡管男性的預期壽命普遍低於女性，而且在所有年齡段男性的死亡率通常更高，但男性有很大機會比女性活得更長。這些發現挑戰了“男性不如女性長壽”的普遍印象，揭示了女性和男性在壽命上更細微的不平等。
- 公共衛生
- 統計與研究方法
- 流行病學
數據可用性聲明
數據可在一個公共的、開放訪問的存儲庫中獲得。這些數據可在以下網站公開獲取http://www.mortality.org而且https://population.un.org/wpp/．複製計算和圖形的R代碼在GitHub中是公開的https://github.com/CPop-SDU/outsurvival-in-perspective
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來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢和局限性
這是第一個使用壽命統計數據來量化男性壽命超過女性的概率的研究，隨著時間的推移，在多個人群中。
長壽統計數據顯示，性別之間的壽命不平等有更多的細微差別，這些細微差別無法通過與經典的簡要人口統計措施(如預期壽命)進行比較來捕捉。
長壽統計數據沒有考慮到個體之間的依賴性，例如由於社會關係對健康和壽命的強烈影響，健康和死亡率模式呈正相關的夫婦。
簡介
長期以來，在許多人類群體中觀察到女性的生存優勢，這種優勢源於生物、環境和行為因素的複雜組合。1 - 5例如，男性傾向於從事更危險的行為，如吸煙和酗酒，但雌激素也可以預防某些疾病。6一項對與世隔絕群體的研究顯示，女性的持續生存優勢約為0.2年。作者將剩餘的一般人口預期壽命的性別差異歸因於生活方式和社會經濟負擔的差異。7然而，即使在關鍵生活方式因素方麵男女差異較小的人群中，如摩門教徒，預期壽命的性別差異仍然存在。82019年，全球平均預期壽命的性別差異為4.4歲，各國差異較大。9研究發現，在所有年齡和大多數現代人口中，女性的存活時間比男性更長，死亡率比男性低2 4 10 - 13甚至在極端的死亡條件下。14
生存的性別差異通常是通過比較女性和男性之間的預期壽命來確定的，這總結了平均壽命。這些差異通常被解釋為“男性不如女性長壽”。這種解釋過於簡單，因為它沒有考慮到平均數(預期壽命)的變化以及女性和男性壽命分布之間的潛在重疊。盡管女性的預期壽命比男性高，但並不是所有女性都比男性長壽。相反，相當一部分的男性可能比相當一部分的女性活得更長，即使預期壽命顯示出女性的優勢。這是因為女性和男性的壽命分布部分重疊，也就是說，他們的死亡年齡範圍相同。重疊的程度表明男性比女性長壽的可能性有多大，並最終表明男性比女性長壽的比例有多大。
壽命變異，即一個群體內壽命的差異，在文獻中受到越來越多的關注。15各種指標揭示了壽命長短的異質性，超出了預期壽命所表明的範圍。研究比較了兩個人口之間的壽命變化，重點是哪個人口表現出更多的不平等。16日至18日研究表明，女性總體上經曆的壽命變化比男性小。16然而，尚不清楚這種圍繞均值的變化是如何導致兩種壽命分布之間的潛在重疊的。
隻有少數研究使用重疊或距離的測量方法來研究人口之間的不平等。之前的一項研究使用Kullback-Leibler (KL)散度調查了兩種壽命分布的差異程度。19該指標被解釋為將男性壽命分布轉變為女性壽命分布所需的“努力”量。這個指標的缺點是它不是對稱的，這意味著將男性分布轉變為女性分布所需的努力與將女性分布轉變為男性所需要的努力是不同的。基於兩種壽命分布重疊或不重疊程度的分層指數也被用於研究社會經濟群體之間的死亡率差異。20.重疊程度越大，兩個種群中的個體存活到相同年齡的可能性就越大。該指數反映了社會層麵的不平等分布，數值在0(無重疊)和1(完全重疊)之間變化。一個相關的度量是長壽統計數據，它量化了一個來自預期壽命較低人群的個體比來自預期壽命較高人群的個體長壽的概率。21與分層指數的主要區別在於對個體的解釋。如果這兩個群體分別是男性和女性，那麼比壽命長統計數據就證實了男性壽命低於女性壽命這一論斷的正確性。如果兩個種群的壽命分布相等，則比存活統計量為0.5。與其他兩種測量方法不同的是，比生存時間長統計數據還明確地揭示了比較種群中哪一個具有優勢(值高於0.5)或劣勢(值低於0.5)。
在本文中，我們使用了生存期統計數據21研究男女壽命的不平等。我們的目標是(1)量化隨著時間的推移和不同人群中男性比女性長壽的概率;(2)評估超生存期統計對預期壽命變化和壽命變化的敏感性。我們計算了200多年來199個種群中死亡率的性別差異的生存概率。盡管預期壽命有時存在很大差異，但我們發現，男性和女性的壽命分布存在大量重疊。
方法
Outsurvival統計
考慮兩個具有死亡年齡均值和標準差(SD)的人群(見Ouellette和Bourbeau，以及Wilmoth和Horiuchi)22日23日參閱有關SD計算的詳情)圖1．第一個種群(紅色)比第二個種群(藍色)的平均壽命更短，SD更大。從這些方法可以推斷出，第一個群體中的個體比第二個群體中的個體更糟糕。然而，這兩個分布之間有一個重要的重疊，第一個種群中的一些個體比第二個種群中的一些個體活得更長。存活概率φ通過測量來自高死亡率人群的個體比來自低死亡率人群的個體活得更久的概率來捕捉這個維度。21讓
表示年齡時的壽命分布x在兩個種群。累積分布用
,這樣
生存關係用
,
．來自第一個群體(男性)的個體比來自第二個群體(女性)的個體長壽的概率為21：
(1）
壽命分布和相應統計之間相互作用的四個場景。
的情形A圖1， φ為40%。
在在線補充材料，我們表明，生存期統計數據與兩個壽命分布的聯合概率密度函數有關，該函數給出了實現兩個壽命的概率，因此與兩個分布的重疊有關。
與預期壽命和壽命變化的關係
的情形B和C中的兩個總體圖1．兩種情況下，平均壽命的差異是相同的，即15年。然而，在情形C中，第一個種群的SD更大，這意味著更多的個體活到更老，盡管存在更大的不平等，因此比第二個種群的個體活得更久的潛力更大。事實上，情景C中的φ(19%)比情景B中的φ(14%)高。現在比較情形B和情形D。這一次，D中的第二個種群的SD更小，更少的個體在年輕時死亡，這使得第一個種群中的個體不太可能比他們活得更長。這使φ降低到12%。因此，對於相同的預期壽命差異，較大的壽命變化在兩個群體通常導致較大的φ。情景A和情景C的比較也表明，預期壽命的差異越小，φ的值越大。
方程(1)並不新鮮，它與Mann-Whitney U檢驗、優勢概率和應力-強度幹涉模型中的預期失效概率有關。後者評估一種材料的應力(種群1)超過強度(種群2)的概率。24如果兩個總體的分布服從平均值的正態分布
和SD
，失效概率為P(Z)，為
．25這一關係形式化了在圖1: φ對均值的差異和兩個分布的變化水平都很敏感，較小的均值差異(分子)和較大的方差(分母)導致較大的P(Z)。然而，壽命分布並非正態分布，額外的彎矩也會影響φ的值。為了更好地理解這一關係，我們分析了φ與預期壽命的關係以及φ與壽命變化的關係。
離散近似
類似的諺語方程(1)可以在離散時間設置下開發。讓
是生命表死亡之間的年齡x而且x + n人口我而且
生存概率到年齡x．對於一個給定的年齡組的寬度n，第一個種群個體比第二個種群個體壽命長的概率可由:
（2）
與
而且
這是兩個種群中的個體在同一年齡段死亡的概率。後一個統計數據對年齡組的寬度很敏感，因此年齡組越小，值就越小
．在在線補充材料，我們比較了離散和連續方法，發現這兩種方法產生了相似的結果。
式(1)、(2)相當於將每個群體中的隨機個體進行配對，並計算第一個群體中的個體比第二個群體中的配對個體活得更久的比例。我們通過模擬特定壽命分布的個體來進行分析，並估計了相應的統計數據在線補充材料)．同樣的結果也被發現了。
患者和公眾的參與
沒有患者參與。
數據
該方法應用於三個人口數據集。首先，我們使用了人類死亡率數據庫(HMD)中所有可用國家和年份的性別壽命表。26HMD是免費提供的，為41個國家提供了可比較的高質量數據的長時間序列。數據按單年年齡組提供。我們使用了德國的次國家數據，分別對東德和西德進行分析;對英國的次國家數據，分別對英格蘭-威爾士、蘇格蘭和北愛爾蘭進行分析，共研究了44個人口。最早有數據的年份是1751年(瑞典)，最晚的是2020年。有關可用人口和年限的信息載於在線補充材料．我們比較了每個國家/地區女性和男性的壽命表。
其次，我們使用了《2019年世界人口展望修訂版》(WPP)中的節略壽命表。27該數據集也可免費獲取，按1950-1954年至2015-2019年的5年年齡組和5年時期提供199個國家的性別壽命表。這個數據庫覆蓋了全世界，但各國之間的數據質量差別很大。28HMD和WPP數據用於比較不同時間和不同人群的超生統計數據。
最後，我們使用2015-2019年的美國數據計算了女性和男性亞群體的生存統計數據。我們根據教育水平和婚姻狀況比較了男性比女性長壽的概率，以評估性別差異是否出現在特定的亞人群中。我們使用來自國家衛生統計中心國家生命統計係統的多原因死亡數據集(MCDD)的死亡計數，根據教育水平和婚姻狀況計算了性別生命表29以及來自美國人口普查局的美國社區服務(ACS)的人口統計。30.MCDD提供了按單年年齡組、性別、婚姻狀況和教育水平劃分的死亡人數。ACS提供的數據是類似的變量和96歲之前的單一年齡組。然而，值得注意的是，ACS的數據顯示了一個重要的年齡堆積在95歲。因此，我們使用懲罰複合鏈接模型對90歲以上的人口計數進行了分組31獲取從90歲到110歲的人口統計數據。
結果
φ的曆史價值和趨勢
圖2一個顯示了自1850年以來所有HMD國家的男性比女性的生存概率(φ)圖2 b自1950-1955年以來，WPP的所有國家都進行了調查。在所有時間點和所有人口中，男性比女性長壽的概率在25%到50%之間變化，隻有少數幾個例外的值超過50%:1891年的冰島;喬丹在1950 - 1954年;1950-1964年的伊朗，1960-1969年的伊拉克;1985年以前在孟加拉國、印度和馬爾代夫;1995年至2010年在不丹。
對於HMD國家，φ在第一次世界大戰前緩慢下降，平均從1850年的47.3%下降到1913年的46.0%。戰後φ下降得更快。1930年，各人口的平均φ為45.4%，範圍從42.8%(法國)到48.4%(荷蘭)。到1985年，平均φ為35.3%，從俄羅斯的31.2%到以色列的42.8%不等。φ值在20世紀80年代左右開始在一些國家增加，但在另一些國家持續減少直到21世紀初，特別是在東歐國家。2017年，所有國家的平均值為37.1%，數值在28.7%(白俄羅斯)和42.5%(冰島)之間變化。
對於WPP國家，我們觀察到自1950年以來所有地區的φ都在下降，除了歐洲、北美和大洋洲，它們從20世紀80年代開始增加，這也在HMD數據的分析中顯示出來。1950-1955年，φ平均值為46.1%，哈薩克斯坦為35.3%，伊朗為52.6%。到2015-2019年，φ下降到41.2%，數值介於28.8%(白俄羅斯)和49.9%(不丹)之間。圖3顯示了世界各地不同時期的φ。近年來，東歐和東北亞的女性存活率特別低，而南亞和西非和中非的女性存活率特別高。許多南亞國家的男性比女性長壽的幾率特別高，在1970年以前，男性φ超過50%。
預期壽命與壽命不平等的相關性
圖4φ與預期壽命的差異呈負相關，與女性的SD呈正相關(如在線補充材料，當使用男性的SD時，也發現了類似的結果，因為女性和男性的SDs之間有很強的相關性)。圖4是基於HMD數據的，但在使用WPP數據時也發現了同樣的關係(見在線補充材料)．這種關係實證地證明了預期壽命和壽命變化關係部分的形式關係。近年來，由於預期壽命的性別差異減小，φ與SD之間的相關性減弱，這也推動了φ的變化。即使預期壽命和壽命變化都影響φ，統計數據似乎對預期壽命的差異比對壽命變化水平更敏感。我們也在隊列數據中發現了類似的結果在線補充材料)．
φ與(A)預期壽命的性別差異和(B)自1751年以來HMD時期數據中女性壽命的SD之間的關係，法國突出顯示(紅色三角形)。來源:頭盔顯示器26還有作者自己的計算。HMD，人類死亡率數據庫。
在預期壽命的性別差異和壽命變化水平的不同組合中，φ的值也相同。例如，1962年和2018年在法國發現了同樣36.1%的φ (圖4)．但1962年和2018年的性別預期壽命差距分別為6.9歲和5.9歲，女性預期壽命差距分別為18.1歲和13.6歲。
圖5所示的相同關係圖4但對於50歲的幸存者來說。隨著時間的推移，50歲時的壽命變化基本保持不變，32比較這個年齡的φ可以幫助評估測量方法對壽命變化變化的敏感性(使用男性的SD也得到了類似的結果，見在線補充材料)．從50歲開始，φ與預期壽命差異之間的關係更強，線性程度更強(相關係數為−0.99)，比使用整個年齡範圍時提高了預測能力。例如，50歲時的預期壽命相差3年，男性比女性長壽的概率約為42%。注意，法國的φ在1962年為35.9%，2018年為36.3%。
φ與(A)預期壽命的性別差異和(B)自1751年以來HMD時期數據中女性的SD之間的關係，有存活到50歲的條件，法國突出顯示(紅色三角形)。來源:頭盔顯示器26還有作者自己的計算。HMD，人類死亡率數據庫。
與出生時的分布類似，50歲以後男性比女性長壽的概率在幾乎所有時期和人口中都在28%到50%之間變化，隻有少數例外。近年來，從出生到50歲的φ數據基本一致。
討論
我們的研究揭示了女性和男性在壽命上微妙的不平等，在199個人口的幾乎所有時間點上，每4個男性中就有1到2個比隨機配對的女性壽命長。這些結果補充了以預期壽命為基礎的比較所給出的圖像，預期壽命是一個沒有關於變化的信息的彙總度量。對預期壽命差異的盲目解讀有時會導致對實際不平等的扭曲認識。並不是所有的女性都比男性長壽，即使大多數女性都比男性長壽。但不這樣做的少數人也不少。例如，出生時預期壽命的性別差異可能與男性比女性長壽的概率高達40%有關，這表明40%的男性比隨機配對的女性壽命更長。並不是所有的男性都有10歲的劣勢，僅僅比較預期壽命就忽略了這一點。然而，有一小部分男性的壽命很短，從而導致了這種差異。例如，在大多數國家，男嬰的死亡率高於女嬰。
一個人的壽命長短是生物、環境和行為因素綜合作用的結果。男性或女性確實會影響壽命，但這並不是導致不平等的唯一決定因素。研究表明，壽命受到婚姻狀況、收入、教育、種族/民族、城市/農村住所等因素的影響。33由於我們隻是按性別來劃分種群，而且由於這種複雜的相互作用，女性和男性的壽命分布是重疊的。這種細微差別可以用φ度量來表示。教育水平較低或未婚的男性比女性長壽的幾率特別低。但擁有大學學曆或已婚的男性比女性，尤其是教育水平較低和單身的女性，活得更久的幾率更高。
如前所述，φ度量表示隨機配對個體中男性比女性長壽的概率，假設種群之間是獨立的。然而，人口中的男性和女性通常不是隨機配對，而是經常成對，由於社會關係對健康和壽命有很強的影響，他們的健康和死亡率被發現呈正相關。34成對的個體也會影響彼此的健康，35這對男性來說尤其如此，在穩定的關係中，男性比女性受益更多。36用於分析的數據集不允許對非隨機配對個體的男性壽命超過女性的概率進行估計。然而，比妻子活得久的統計數據與丈夫比妻子活得久的概率有關，盡管這樣的衡量方法解釋了丈夫和妻子之間的年齡差異，但它通常顯示在30%到40%之間，37-39非常接近φ的值。
還可以使用其他測量分布之間重疊和距離的方法。在在線補充材料，我們將比存活率統計數據與Shi和同事使用的分層指數進行了比較20.和KL散度。我們發現所有三個指標都是緊密相關的，使用其中任何一個指標都不會改變本文的總體結論。然而，與其他指標不同的是，φ直接表明雄性比雌性長壽，我們在一些例子中發現了這一點。
φ隨時間的變化趨勢與預期壽命性別差異的相反趨勢一致40:在發達國家，男性比女性長壽的概率一直在下降，直到20世紀70年代，之後在所有人口中逐漸增加。研究表明，在1880年後出生的人群中，死亡率的性別差異有所增加，十41這與我們對φ的分析一致(見在線補充材料)．預期壽命性別差異的增加和減少主要是由於吸煙流行和兩性之間的其他行為差異。7 13 42
在低收入/中等收入國家，φ值一般較高。然而，這不應被解釋為生存中性別更平等的跡象。南亞國家φ值非常高，在20世紀50年代和60年代超過50%。針對印度的研究表明，5歲以下的女性死亡率高於男性，近年來女性死亡率仍高於男性。43 44然而，自20世紀80年代以來，15歲以上的女性死亡率優勢越來越大，“抵消了”年輕年齡段的劣勢。發展中地區φ升高和下降趨勢的原因因國家而異。對每個國家的趨勢提供詳細的解釋超出了本研究的範圍。
超過生存期的統計數據可為公共衛生幹預提供信息。21各國政府製定公共衛生方案，以減少不同層次(如社會經濟地位、種族、性別等)的壽命不平等。說一半的人口因壽命的性別差異而處於不利地位是有誤導性的。這種不平等更加微妙。如果40%的男性壽命比女性長，那麼可以認為，如果旨在減少性別不平等的政策針對的是全部男性人口，那麼一些努力和投資就會分配不當。如果φ接近0，這種政策可能更有效，這表明性別可以解釋人口中壽命不平等的大部分原因，而φ接近0.5則表明其他特征(如社會經濟和婚姻狀況)與造成不平等有關。我們的研究表明，某些雄性亞種群的壽命比某些雌性亞種群的壽命高(超過50%)。已婚或有大學學曆的男性往往比未婚或沒有高中文憑的女性更長壽。兩性之間的壽命不平等可歸因於每個人口中的某些人，而不是整個人口。沒錯，盧和加斯特12發現男性超額死亡率主要是由某些特定亞群體的男性死亡率特別高引起的。如果能更好地識別壽命短的男性的特征，就能更有效地解決男女不平等的問題。
我們分析的一個重要結果是，死亡年齡時SD越小，φ越小。隨著時間的推移，壽命不平等的縮小使得男性比女性更長壽的可能性降低。這在一定程度上是由以下事實所解釋的:壽命變化的減少是由年輕時死亡率下降所驅動的。45當觀察壽命分布時(如圖1(情形D)，較年輕時的生存改善縮小了雌雄分布的左尾。通過減少雌性分布的左尾，而不增加雄性分布的右尾，減少重疊麵積。換句話說，壽命較短、壽命較短的雌性的數量隨著時間的推移而減少。事實上，研究表明，50歲以下的女性死亡率下降的速度比男性快，特別是在20世紀上半葉。46個47這一發現意味著，在預期壽命相同的情況下，今天需要比過去付出更多努力來減少這些不平等。雖然不平等主要是由嬰兒和兒童死亡率造成的，但這種不平等今天越來越多地歸咎於年齡較大和更廣泛的年齡組。男性在年輕時仍然處於劣勢，但在老年時也麵臨越來越大的劣勢。男性在20多歲和30多歲時比女性更容易發生事故和殺人，他們往往更多地吸煙和喝酒，導致60多歲時癌症發病率和死亡率更高。與此同時，婦女受益於產婦死亡率的降低，老年死亡率下降更快。因此，減少壽命不平等的努力必須針對不同的因素、原因和年齡。13 46 48
φ的減小可能表明影響男性和女性的死亡原因不同。近年來，在高收入人群中，事故和自殺造成的外部死亡率在形成生存的性別差異方麵變得更加相關。12另一個例子是在拉丁美洲人口中觀察到的，自1990年代以來，在那裏，與女性相比，男性的殺人和暴力死亡負擔有所增加。49個50例如，在墨西哥，謀殺死亡率的增加，特別是在20至40歲的男子中，助長了男女死亡率差距的擴大。51這一現象反映在隨著時間的推移，壽命分布重疊的減少，直接告訴醫療保健係統正在出現的不平等。
然而，有人可能會問，更廣泛的重疊是否一定對醫療保健係統更好。一方麵，更大的重疊意味著更少的性別不平等，但它本身並不能確保更多的“健康正義”。例如，如果重疊區域很大，這仍然表明兩組人的壽命存在很大的不確定性。一個健康評估執行者甚至可能更喜歡組間差距小但組內不平等少的情況。在性別差異的情況下，由於生物因素，群體之間可能總是存在差異，2 52但是，通過減少群體內部的不平等，可以實現更多的衛生公平。我們認為，長壽統計數據是一種新的工具，可以通過揭示隻看傳統指標時隱藏的潛在動態，來評估人口中群體之間的健康不平等。因此，它可以告知醫療係統後續的方向，以達到首選的目標。
結論
比較女性和男性之間的預期壽命是對兩性之間壽命不平等的一種簡單化的看法。使用兩種壽命分布之間的重疊度量補充了這些簡要度量，並提供了對不平等的更全麵的理解。
數據可用性聲明
數據可在一個公共的、開放訪問的存儲庫中獲得。這些數據可在以下網站公開獲取http://www.mortality.org而且https://population.un.org/wpp/．複製計算和圖形的R代碼在GitHub中是公開的https://github.com/CPop-SDU/outsurvival-in-perspective
倫理語句
病人同意發表
倫理批準
不適用。
致謝
作者非常感謝James W Vaupel、Jim Oeppen和兩位審稿人的有用評論和編輯。
參考文獻
補充材料
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補充數據
這個網絡僅文件已由BMJ出版集團從作者提供的電子文件生產(s)，並沒有編輯的內容。
腳注
推特@bergeron_mp， @jssalvrz， @ikashnitsky， @VZarulli
貢獻者M-PB-B設計並概念化了這項研究。M-PB-B, J-AA和IK進行結果分析。M-PB-B、J-AA、IK和VZ對結果有解釋作用;以及稿件的起草、修改和批準。M-PB-B是擔保人。
資金本文的研究和發表得到了安盛研究基金的支持，通過“安盛長壽研究主席”的資助。此外，該出版物是一個項目的一部分，該項目在歐盟的Horizon 2020研究和創新計劃(贈款協議號為:ERC)下獲得了歐洲研究理事會(ERC)的資助。884328 -不平等的壽命)。
相互競爭的利益沒有宣布。
患者和公眾的參與患者和/或公眾未參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
來源和同行評審不是委托;外部同行評議。
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