Mudanças nas Taxas de Mortalidade para Idosos na Europa
Análise das tendências da taxa de mortalidade em europeus com 85 anos ou mais de 1950 a 2019.
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Índice
As Taxas de Mortalidade para a galera mais velha variam não só pela idade, mas também com o tempo. Esse artigo dá uma olhada em como as taxas de morte mudaram pra pessoas com 85 anos ou mais em dez países europeus de 1950 até 2019. A gente usa um método que envolve dois passos principais pra analisar essas mudanças. Primeiro, a gente ajusta as contagens de morte pra ter uma visão mais clara das taxas de morte dos mais velhos. Isso é feito com quatro métodos diferentes, incluindo um que usa um modelo estatístico baseado em padrões de Dados. Depois, a gente analisa as mudanças nas taxas de mortalidade ao longo dos anos. Isso ajuda a identificar tendências e como elas podem ajudar no planejamento de Saúde e serviços sociais.
Entendendo as Melhorias na Mortalidade
Com o aumento da expectativa de vida, mais gente tá vivendo mais. Isso é especialmente verdade pra galera mais velha, onde os avanços em saúde e medicina tiveram um papel importante. Com a melhora nas taxas de mortalidade, a gente vê mais nonagenários (pessoas com 90 anos ou mais) e centenários (pessoas com 100 anos ou mais). As taxas de morte deles podem influenciar muito os padrões gerais que vemos nas estatísticas de mortalidade.
A maioria das mortes em países de alta renda agora acontece depois dos 85. Por causa dessa mudança, é crucial ter dados precisos sobre as taxas de morte dos mais velhos. Coletar dados confiáveis é um desafio, principalmente porque nem todas as faixas etárias têm mortes suficientes pra uma análise fiável. Tem também um debate entre os especialistas sobre como as taxas de mortalidade mudam pra pessoas muito velhas. Alguns estudos sugerem que o risco de morte se estabiliza depois dos 100 anos, enquanto outros indicam que o risco continua a subir.
Nesse artigo, a gente foca em dez países europeus, incluindo a Checônia, Dinamarca e Itália, pra ver como as taxas de morte mudaram nesse grupo de idade ao longo dos anos. A gente usa dados de uma fonte confiável que oferece registros detalhados de mortes. No entanto, a gente pula os anos impactados pela pandemia de COVID-19, já que esses anos influenciaram as taxas de mortalidade de forma significativa.
Métodos para Análise das Taxas de Mortalidade
Pra entender como as taxas de mortalidade mudaram, a gente precisa primeiro estimar essas taxas com precisão a partir dos dados disponíveis. Isso envolve suavizar os números brutos pra torná-los mais confiáveis. Usamos quatro métodos diferentes pra fazer isso. Cada método tem suas vantagens, mas escolhemos o melhor com base em quão precisamente ele estima as taxas de morte.
O modelo gamma-Gompertz-Makeham é um método popular. Ele permite flexibilidade na forma como as taxas de morte são calculadas. Também existem dois métodos não paramétricos que não assumem nenhuma distribuição específica de dados. Por fim, apresentamos um novo método Bayesiano que ajuda a lidar com os problemas causados por alguns grupos etários que não têm mortes registradas.
Depois de estimar as taxas de morte usando esses métodos, a gente avalia a qualidade dos resultados pra escolher as melhores estimativas. Usando essas estimativas, a gente calcula como as taxas de mortalidade melhoraram ou pioraram ao longo do tempo.
Resultados da Melhoria da Mortalidade
Nossa análise mostra que, de maneira geral, as taxas de mortalidade dos mais velhos melhoraram ao longo dos anos, especialmente pra quem tem 85 e 90 anos. No entanto, o progresso não é igual em todos os países ou grupos etários. Aos 85 anos, por exemplo, a gente vê alguns países com melhorias significativas enquanto outros mostram apenas ganhos modestos. As diferenças no progresso podem ser atribuídas a vários fatores, incluindo acesso à saúde, escolhas de estilo de vida e apoio social.
Quando olhamos pra idades mais avançadas, como 100 e 105, a história muda. Enquanto alguns países ainda mostram melhorias na mortalidade, outros estão enfrentando estagnação ou até aumento nas taxas de morte. Por exemplo, os dados para indivíduos com 105 anos indicam que algumas populações continuam vendo uma queda nas taxas de morte, enquanto outras podem estar enfrentando desafios que levam a uma mortalidade maior.
Entender essas variações é crucial pra quem precisa se preparar pra uma população que tá envelhecendo. Estimativas confiáveis de como as taxas de mortalidade estão mudando podem informar estratégias de saúde pública e planejamento de serviços sociais.
Fatores que Influenciam as Taxas de Mortalidade
Vários fatores contribuem pras mudanças que vemos nas taxas de mortalidade dos mais velhos. Avanços na tecnologia médica tornaram possível gerenciar doenças crônicas de forma mais eficaz. Os mais velhos hoje têm mais chances de receber atendimento médico em tempo hábil pra condições como doenças cardíacas e diabetes, o que pode levar a melhores resultados de saúde.
Fatores de estilo de vida também têm um papel. Melhorias na nutrição, aumento da atividade física e melhor educação em saúde podem contribuir pra tendência de taxas de mortalidade mais baixas entre os mais velhos. No entanto, é importante notar que esses benefícios não são igualmente vividos por todo mundo.
O acesso à saúde pode variar muito de uma população pra outra. Barreiras econômicas, desigualdades sociais e níveis variados de apoio comunitário podem moldar os resultados de saúde. Isso destaca a importância de abordar essas disparidades pra garantir que todos os mais velhos possam se beneficiar das melhorias nas taxas de mortalidade.
A Necessidade de Dados Confiáveis
Coletar dados precisos sobre as taxas de mortalidade de populações mais velhas é vital pra tomar decisões informadas. Os dados históricos muitas vezes são limitados, especialmente pra faixas etárias mais velhas. No entanto, usando modelos estatísticos, os pesquisadores conseguem estimar as taxas de morte mesmo quando os dados são escassos. Avaliando tendências e padrões, podemos ter uma visão mais clara de como as taxas de mortalidade estão mudando ao longo do tempo.
No nosso estudo, mostramos que as melhorias na mortalidade são significativas até os 100 anos. Além dessa idade, as estimativas se tornam mais incertas, e não tá claro quão úteis elas são pra fins de planejamento. É essencial que pesquisadores e formuladores de políticas reconheçam essas limitações ao usar dados de mortalidade pra previsão e planejamento.
Conclusão
O aumento da expectativa de vida é uma conquista significativa pras sociedades modernas. À medida que mais pessoas vivem mais, entender a dinâmica da mortalidade entre os mais velhos se torna cada vez mais importante. As mudanças nas taxas de morte evoluíram ao longo das décadas, mostrando tanto progresso quanto desafios enfrentados pelas populações envelhecidas.
Nossa análise das taxas de mortalidade dos mais velhos em dez países europeus revela que, enquanto muitos países veem melhorias nas idades de 85 e 90, em idades mais avançadas a situação pode ser menos direta. Pesquisas contínuas e melhorias nos métodos de coleta de dados serão essenciais pra continuar monitorando essas tendências e apoiar a tomada de decisões informadas pra planejamento de saúde e serviços sociais. Abordar as disparidades na saúde e no acesso a cuidados vai melhorar ainda mais a qualidade de vida dos mais velhos, garantindo que mais pessoas possam aproveitar vidas mais longas e saudáveis.
Título: Improvements in Age-Specific Mortality at the Oldest Ages
Resumo: Age-specific mortality improvements are non-uniform, neither across ages nor across time. We propose a two-step procedure to estimate the rates of mortality improvement (RMI) in age-specific death rates (ASDR) at ages 85 and above for ten European countries from 1950 to 2019. In the first step, we smooth the raw death counts and estimate ASDR using four different methods: one parametric (gamma-Gompertz-Makeham), two non-parametric (P-splines and PCLM), and a novel Bayesian procedure to handle fluctuations resulting from ages with zero death counts. We compare the goodness of fit of the four smoothing methods and calculate the year-to-year ASDR differences according to the best-fitting one. We fit a piecewise linear function to these differences in the second step. The slope in each linear segment captures the average RMI in the respective year range. For each age, we calculate the goodness of fit in the last linear segment to assess how informative the estimated RMI of current mortality change is. The estimated rates of mortality improvement or deterioration (RMI) can be used to make short-term social, health, and social planning, as well as more precise mortality forecasts.
Autores: Trifon I. Missov, Silvio C. Patricio, Francisco Villavicencio
Última atualização: 2023-03-29 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2303.16696
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.16696
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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