Objectives: We calculated life expectancy and inequalities therein by income for the period of 2016-2018 across the 253 electoral constituencies of the 20th National Assembly election in Korea. Methods: We obtained population and death data between 2016 and 2018 from the National Health Information Database and constructed abridged life tables using standard life table procedures according to gender and income quintiles for the electoral constituencies of the 20th National Assembly election held in 2016. Results: Life expectancy across the 253 constituencies ranged from 80.51 years to 87.05 years, corresponding to a gap of 6.54 years. The life expectancy difference by income across the 253 constituencies ranged from 2.94 years to 10.67 years. In each province, the difference in life expectancy by income across electoral constituencies was generally greater than the inter-constituency differences. Constituencies in capital and metropolitan areas showed a higher life expectancy and a lower life expectancy difference by income than constituencies in rural areas. Conclusions: Pro-rich inequalities in life expectancy by income existed in every electoral constituency in Korea. Both intra-constituency and inter-constituency socioeconomic inequalities in health should be highlighted in future policy-making in the National Assembly.
To evaluate the impact of avoidable mortality on the changes in life expectancy at birth in Korea. Standard life table techniques and the Arriaga method were used to calculate and to decompose life expectancy changes by age, effects and groups of causes of avoidable mortality among two periods(1990-2000 and 2000-2009). A list of causes of avoidable mortality reached by consensus and previously published in Spain was used. Mortality in young adults produced a reduction in life expectancy at birth during the 1990-2000, but there was an important increase in life expectancy at birth during the 2000-2009; in both cases, this was the result of factors amenable to health policy interventions. The highest improvement in life expectancy at birth was due to non-avoidable causes, but avoidable mortality through health service interventions showed improvements in life expectancy at birth in those elderly people than 1 year and in those younger. Making a distinction between several groups of causes of avoidable mortality and using decomposition by causes, ages and effects allowed us to better explain the impact of avoidable mortality on the life expectancy at birth of the whole population and gave a new dimension to this indicator that could be very useful in public health.
Kim, Young-Eun;Jung, Yoon-Sun;Ock, Minsu;Yoon, Seok-Jun
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제55권1호
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pp.1-9
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2022
An index that evaluates the health level of a population group considering both death and loss of function due to disease is called a summary measure of population health (SMPH). SMPHs are broadly divided into life year indices and life expectancy indices, the latter of which comprise healthy life expectancy (HLE). HLE is included as a policy target in various national and regional level healthcare plans, and the term "HLE" is commonly used in academia and by the public. However, the overall level of understanding of HLE-such as the precise definition of HLE and methods of calculating HLE-still seems to be low. As discussed in this study, the types of HLE are classified into disability-free life expectancy, disease-free life expectancy, quality-adjusted life expectancy, self-rated HLE, and disability-adjusted life expectancy. Their characteristics are examined to facilitate a correct understanding and appropriate utilization of HLE. In addition, the Sullivan method, as a representative method for calculating HLE, is presented in detail, and major issues in the process of calculating HLE, such as selection of the population group and age group, estimation of death probability, calculation of life years, and incorporation of health weights, are reviewed. This study will help researchers to select an appropriate HLE type and evaluate the validity of HLE research results, and it is expected to contribute to the vitalization of HLE research.
Summary measures of population health or SMPH is an index which can describe morbidity as well as mortality. Summary measures of population health can be divided into health-adjusted life years which is a life expectancy measure and disability-adjusted life years which represents the gap between the ideal health status and the current health status. This study aims at estimating health-adjusted life expectancy(HALE) which is a measure of health-adjusted life years, by calculating life expectancy adjusted by health status using EQ-5D. The mortality data was obtained from the life table of 2005 which was published by the National Statistical Office and the health status by sex and age was obtained from the EQ-5D scores using the third National Health and Nutrition and Examination Survey in 2005. With these mortality and morbidity data, health-adjusted life expectancy was calculated using Sullivan's method. The study results showed that the health-adjusted life expectancy of males and females was 67.49 and 69.61, respectively, while the life expectancy of males and females was 75.14 and 81.89. In other words, Korean males and females lose 7.65 and 12.28, respectively, from the decrease of quality of life due to diseases and/or injuries. These results can further be interpreted that males lose 10.2% of their life expectancy and females 15.0%. This study suggests that it may be possible to monitor population's health-adjusted life expectancy by continuing to include health-related quality of life measures such as EQ-5D in national health surveys like the National Health and Nutrition and Examination Survey.
In this paper, the change history of various types of MV (Medium Voltage) cables was investigated. In addition, the statistical life expectancy of each type was calculated by using the operation data and the failure data. For cut-off year, 10 years was applied, and realistically applicable statistical life expectancy was calculated by correcting the cause of failure entered by mistake. The life expectancy of FR-CNCO-W was calculated as 51.2 years, CNCV-W 38.1 years, and CNCV 31.4 years and the overall average is 33.8 years. Currently, the life expectancy of TR CNCV-W is 29.4 years, but it is estimated that the lifespan will be extended if failure data is accumulated. As a result, it is expected that life expectancy results can be applied to Asset Management System (AMS) in the future.
이 논문은 건강수명의 개념을 도입하여 우리 나라 국민의 건강수준이 어느 정도인지를 규명하고 있다. 평균수명으로는 수명의 양적인 측정은 가능하지만 수명의 질적인 측면의 측정이 배제되기 때문에 일부 선진국가에서는 국민들의 사망과 상병상태를 결합한 활동장애가 없는 건강여명(Disability-Free Life Expectancy)을 산출하여 이용하고 있다. 우리 나라 국민의 활동장애가 없는 건강여명을 산출하기 위하여 사망자료로는 1989년도 간이생명표를 이용하였으며 상병자료로는 대표성을 고려하여 표본의 크기가 가장 큰 1989년 국민건강조사를 이용하였다. 주요 결과를 보면 우리 나라 남자의 경우 0세에서 활동장애가 없는 건강여명은 60.48년이었으며, 여자는 남자보다 3.2년이 더 높은 63.80년으로 나타났다. 연구자에 따라 활동장애에 대한 정의나 측정방법이 다르기 때문에 국제간 정확한 비교는 곤란하지만 우리 나라의 활동장애여명을 외국과 비교해보면 단기이환으로 인한 활동장애여명은 비교적 높지만, 장기이환으로 인한 활동장애여명은 선진국에 비해 낮은 수준이라 할 수 있다. 앞으로 우리 나라에서도 국민의 건강수준을 질적 양적 측면에서 정확히 평가하기 위하여 필요한 기초자료가 주기적으로 생산되어야 할 것이다.
MURTHY, Uma;SHAARI, Mohd Shahidan;MARIADAS, Paul Anthony;ABIDIN, Noorazeela Zainol
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.801-808
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2021
The issue of the relationship between environmental degradation and human health has been widely addressed by medical doctors. However, economists have sparsely debated it. The release of carbon dioxide (CO2) into the air can cause several environmental problems and, thus, it can affect human health. Therefore, it is imperative to examine the effect of CO2 emissions on life expectancy in the D-8 countries (Malaysia, Indonesia, Bangladesh, Nigeria, Egypt, Iran, Pakistan, and Turkey) from 1992 to 2017. The panel ARDL method is employed and, then, the PMG estimator is selected. The results show that economic growth, population growth and health expenditure can significantly and positively affect life expectancy, but CO2 emissions can have a significant and negative effect on life expectancy. Since, the major findings reveal that life expectancy can be explained by CO2 emissions. Hence, it is important to formulate policies on reducing CO2 emissions so that life expectancy will not be affected. Energy diversification policies should be formulated or improved in some countries. This is to ensure that the countries are not highly dependent on non-renewable energy that can harm the environment. The government should increase its expenditure on the health sector to save more lives by extend human lifespan.
The purpose of this study is estimate limits of Korean life expectancy at birth by 'Gompertz growth curse Model', 'Cause-Elimination Model' and Multidimensional models of Senescencee and Mortality'. Data used in Gompertz curve were obtained from all life tables published from 1905 to 1990 in Korea, and life expectancies at birth of eighteen groups were selected at five-year interval in consideration of time-series changes. Data used in Cause-Elimination Model are 'Cause of Death statistics in 1991' published in 1992 by National Bureau of Statistics of Korea and 'life table of 1989' published in 1990 by National Bureau of Statistics, Economic Planning Board of Korea. The materials are all classifiable death data, 119, 253 cases of male and 82, 420 cases of female, which is from 1991 Causes of Death statistics. The cases of death analyzed belong to one of 8 categories; i.e., Infectious and Parasitic Diseases(001-139; with notation of Infectious Diseases), Malignant Neoplasms(140-208), Hypertensive Diseases(401-405), Ischemic Heart Dieases and Diseases of Pulmonary Circulation and Other Forms of Heart Diseases(410-429;with notation of Heart Disease), Cerebrovascular Diseases(430-438), Chronic Liver Diseases and Cirrhosis(571; with notation of Liver Diseases), Injury and Poisoning(800-999) and all other disease. Data used in 'Multidimensional models of senescence and mortality' were life table of 1989 published by National Bureau of statistics, Economic Planning Board of Korea and life table of 1970, 1978-79, 1983, 1985 and 1987. The major findings may be summarised as follows: 1. Estimate equations of Gompertz growth curve using life expectancy at birth during the 1905-1990 period are as the following. Male : y = 88.047697 $\times$$0.199690^{0.903381x}$ Female : y = 95.632828 $\times$$0.199690^{0.903381x}$ Limits of life expectancy at birth, which were estimated by Gompertz growth curve, are 88.05 for male and 95.63 for female. 2. The effect on life expectancy at birth eliminationg all causes death is 14.04 years(for male) and 10.86 years(for female). Astonishingly, eliminating the malignant neoplasms increase life expectancy at birth by 2.85 years for male 2.03 years for female in 1991. In table 8 we show the effect on life expectancy at birth of separately eliminating each of the 8 categorical causes of death. The theoretical limit to life expectancy by Cause-Elimination Model is 80.96 for male and 85.82 for female. 3. If the same rate of delay [0.376 year(male), 0.435 year(femable) per calendar year] continued, then life expectancy at birth would reach 74.82(male) years and 84, 10(female) years in 2010. With 14.04-years(male) and 10.86-years(female) effect attributable in 2010 would be 88.86 years(male) and 94.96(femable) years. 4. 'Multidimensional models of senescence and death' permits calculations of the value of the attribution coefficient (B), percent of loss per year of physiologic function. The results of Ro and B during the 1970-1989 period are listed in table 9. Estimate of limit to Korean life expectancy at birth by 'Multidimensional models of senescence and death' is 99.47 years for male and 104.74 years for female in 1989.
Purpose: The purpose of this article is to clearly describe research trends on health life expectancy using oral health indicators that have been published from 2010 to 2020 then suggest the direction of future research. Methods: Online academic databases in English (PubMed, Web of Science and Embase) were used to find those articles by applying a variety of keywords, including terms (adjusted life year, adjusted life expectancy, dental and oral). We identified relevant articles based on the following classification method of Mathers: (1) health gaps, (2) health expectancies. Results: Among 1,728 articles from the online databases, the final 13 studies satisfied the inclusion criteria and were selected for analysis. Health life expectancy studies indicate that research growth was recently achieved overseas. Among the literature collected in this study, 10 studies using health gap indicators yielded seven Disability-Adjusted Life Year (DALY), and three calculated Quality-Adjusted Life Year (QALY), which differed in the nature of the survey data used in the study measuring DALY and QALY. There are only three health expectancies and the number of papers were smaller than the health gap study. Conclusion: Establishing a foundation to calculate health life expectancy indicators through the development and improvement of oral health level are needed. More studies in the area of health life expectancy estimation research is based on actual prevalence and oral health-related quality of life are also needed.
This study examines whether the infant mortality rate and life expectancy at birth are affected by health care expenditure in Korea. It can be provisionally concluded that the infant mortality rate tends to be affected by the health system itself in the long-run, whereas life expectancy at birth is immediately affected by health-related facilities such as the number of physicians and number of hospital beds in the short-run. Therefore, the health-related system should be well established to improve the infant mortality rate. On the contrary, physical capital such as life-prolonging medical technologies has to be accumulated to improve life expectancy at birth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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