В США самая высокая «естественная» продолжительность жизни?

В статье под названием «Миф о плохой продолжительности жизни американцев» утверждается, что США лидируют в ОЭСР по ожидаемой продолжительности жизни после того, как цифры скорректированы, чтобы исключить смертность из-за травм со смертельным исходом.

К сожалению, ссылка на исследование Осфельдта и Шнайдера не работает, и мне больше нигде не удалось найти PDF-файл. И я не могу найти никаких других первоисточников для этого утверждения.

Что они могли бы сделать, так это использовать международно признанные цифры смертности, поддающиеся лечению (т.е. основанные на причинах смерти, когда хорошее медицинское обслуживание могло, в принципе, повлиять на исход). Вместо этого они придумывали что-то лестное для США, снижая достоверность сравнения.
«Вы все жили бы дольше, если бы у нас не было ни оружия, ни машин».
@jamiec и, возможно, даже дольше, если вы добавите в эту смесь табак и алкоголь.
Существуют также основные географические факторы. См., например, этот nbcnews.com/health/health-news/… для получения карты ожидаемой продолжительности жизни по округам. Конечно, присутствует некоторый самоотбор. Самая высокая продолжительность жизни в горных районах. но люди, ведущие здоровый образ жизни, склонны переезжать в такие районы.
@Jamiec: И никаких гамбургеров.

Ответы (1)

Это весьма сомнительно.

Эти данные взяты из книги 2006 года, опубликованной консервативным аналитическим центром, Американским институтом предпринимательства . Отчет называется «Бизнес здравоохранения: роль конкуренции, рынков и регулирования» .

Конечно же, они поставили США на первое место после «стандартизации» (старых) данных:

Таблица 1-5, показывающая США наверху

Одним из признаков того, что этому не следует доверять, является то, что «стандартизированная ожидаемая продолжительность жизни», описываемая как удаление смертей от смертельных травм из таблиц ожидаемой продолжительности жизни, на самом деле снижает ожидаемую продолжительность жизни во многих странах, находящихся в верхней части исходной таблицы.

В отчете показана фактически использованная формула:

Уравнение 1-1

Мало того, что он не может удалить фактическую смертность от непреднамеренных или преднамеренных травм для каждой страны (вместо того, чтобы использовать некоторые коэффициенты из регрессии показателей смертности от травм по всей ОЭСР - зачем это делать? - обновление статьи неправильно описывает это с «поправочный коэффициент был основан на показателях смертельных травм по отношению к среднему»), он увеличивает «стандартизированную продолжительность жизни» для стран, особенно США, с высоким ВВП на душу населения.

Мне кажется, это говорит о том, что США должны иметь лучшие показатели ожидаемой продолжительности жизни, чем другие страны, учитывая их высокий ВВП на душу населения, но они этого не делают.

Я сделал довольно значительное редактирование, потому что я думаю, что вы прибили источник, но не предоставили достаточного контекста для людей (таких как я), не знакомых с предысторией. Пожалуйста, проверьте, не переступил ли я порог.
Возможно, стоит отметить, что они не оправдывают включение или исключение какой-либо из переменных (за исключением того, что смерть не является виной больниц, без признания или учета смертей от тех причин, которые происходят только после того, как жертва совершила ошибку). его в больницу) – особый подозрение вызывает GDPPC; и они не дают никакого представления о том, как они пришли к коэффициентам (или почему они используют журналы). И есть фактор выдумки «воздействия года», который они явно не выпускали.
@Kevin Это похоже на результат регрессии со смешанными эффектами, где год является случайным эффектом. Представляется уместным считать год случайным эффектом и за это нельзя давать один коэффициент. Можно указать дисперсию этого эффекта или коэффициент для каждого года в наборе данных. Я не могу судить, подходит ли использование этой регрессии или нет, но если они ее используют, они должны указать неопределенность для каждого значения в таблице. Возможно, некоторые из этих значений даже не следует считать разными.