PoPStat：连接人口金字塔与全球疾病死亡率的指标
应用统计
2025-04-22 v2
摘要
理解人口动态与特定疾病死亡率之间的关系是以证据为依据的健康政策的核心。本研究引入了两个新指标：PoPDivergence 和 PoPStat，分别用于量化人口金字塔之间的差异，以及评估其与特定疾病死亡率关联的强度和性质。PoPDivergence 基于 KL 散度，测量一个国家的人口金字塔与参考金字塔之间的偏差。PoPStat 是这些偏差与特定疾病死亡率对数形式之间的相关性。通过粗暴搜索优化选择参考人口，以最大化该相关性。利用全球疾病负担 2021 年的死亡数据和联合国的人口统计数据，我们将这些指标应用于 371 种疾病跨 204 个国家。结果表明，PoPStat 在解释大多数疾病的死亡方面优于中间年龄、人均 GDP 和人类发展指数等传统指标。神经系统障碍和癌症等非传染性疾病 (NCDs)、被遗忘的 tropical 疾病等传染性疾病 (CDs) 以及母婴疾病与新生儿疾病与潜在的人口学属性紧密相关，而糖尿病等 NCDs、呼吸感染和包括自伤和人身暴力在内的损伤等 CDs 与人口金字塔形状的关联较弱。值得注意的是，除了糖尿病外，NCDs 的死亡负担被分布在收缩人口金字塔中，而传染性疾病、母婴疾病和伤害的死亡则主要分布在扩张人口金字塔中。因此，PoPStat 为人口学健康决定因提供了见解，并为流行病学转型模型提供了实证支持。代码与脚本：https://github.com/Buddhi19/DevisingPoPStat.git
引用
@article{arxiv.2501.11514,
title = {Devising PoPStat: A Metric Bridging Population Pyramids with Global Disease Mortality},
author = {Tharaka Fonseka and Buddhi Wijenayake and Athulya Ratnayake and Inosha Alwis and Supun Manathunga and Roshan Godaliyadda and Samath Dharmarathne and Vijitha Herath and Parakrama Ekanayake and Isuru Pamuditha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.11514},
year = {2025}
}
备注
16 pages, 5 figures and currently under review