[論文レビュー] Incidence-based Estimates of Healthy Life Expectancy for the United Kingdom: Coherence between Transition Probabilities and Aggregate Life Tables

Ehsan Khoman, Martin Weale|ArXiv.org|Apr 10, 2006

Global Health Care Issues参考文献 49被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、英国の健康寿命を推定する統計的に整合性のある手法を提案している。家計パネルデータから得られる遷移確率を、国家の死亡率表に一致させるように調整することで、個人レベルの健康状態遷移と集計的寿命表データの整合性を確保する。ECHPデータに基づく順序プロビットモデルから導かれた遷移行列に対して最小二乗法による調整を施し、個々の健康状態遷移と集計的寿命表データの両者を整合させる。その結果、年齢および性別グループごとの良好健康状態または悪化した健康状態に過ごす時間の推定値がより信頼性が高まる。

ABSTRACT

Will the United Kingdom's ageing population be fit and independent, or suffer from greater chronic ill health? Healthy life expectancy is commonly used to assess this: it is an estimate of how many years are lived in good health over the lifespan. This paper examines a means of generating estimates of healthy and unhealthy life expectancy consistent with exogenous population mortality data. The method takes population transition matrices and adjusts these in a statistically coherent way so as to render them consistent with aggregate life tables. It is applied to estimates of healthy life expectancy for the United Kingdom.

研究の動機と目的

• 個人レベルの健康遷移データと国家の死亡統計の間の不整合を是正すること。
• 集計的寿命表データと整合するように遷移行列を調整する統計的に整合性のある手法を開発すること。
• 英国の人口における生涯にわたる良好健康状態と悪化した健康状態に過ごす時間のより信頼性の高い推定値を生み出すこと。
• 延命化が進む中で、障害状態に過ごす人生の割合が増加しているか、減少しているか、あるいは安定しているかを評価すること。
• インシデントベースの手法（例：スーリーバンの手法など）が、動的健康遷移を捉える上で、プレバレンスベースの手法に比べて優れていることを示すこと。

提案手法

• 本手法は、英国の欧州共同体家計パネル（ECHP）データを用いて推定された順序プロビットモデルから得られる遷移行列を用いる。
• 外生的な英国の寿命表死亡率データと整合するように、遷移確率を再キャリブレーションするための最小二乗法調整技術を適用する。
• 調整により、遷移行列から導かれる長期生存確率が国家の寿命表のものと一致することを保証する。
• 調整済みの行列を用いて、ある健康状態から出発する個人が各健康状態（例：良好、中程度、悪化、死亡）に過ごす期待時間の計算を行う。
• モデルは、健康状態の間を往復する遷移（例：反復性疾患）と、逆転不可能な遷移（例：進行性低下）を区別し、異なる健康状態への遷移とそれらからの遷移をモデル化する。
• 計算には再帰的方程式を用いる：Z_j,k^99 = M_j,k^99 および Z_j,k^99-i = M_j,k^99-i · Z_j,k^100-i + Z_j,k^100-i、ここで M は調整済み遷移行列、Z は各状態に過ごす期待時間である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 初期の健康状態と年齢を条件として、個人が次の1年間で同じ健康状態にとどまる、改善する、悪化する、または死亡する確率は何か？
• RQ2 初期の健康状態が与えられた場合、個人が生涯にわたり各健康状態（例：良好、中程度、悪化）に過ごす期待期間はどのくらいか？
• RQ3 健康状態間の遷移確率は年齢および性別とともにどのように変化するか。また、それらを国家の死亡統計データと整合させるにはどのように調整できるか？
• RQ4 インシデントベースの健康寿命推定値とプレバレンスベースの推定値にはどの程度の差があるか。また、なぜ前者が政策予測に適しているのか？
• RQ5 寿命が延びる中で、英国の人口における障害状態に過ごす人生の割合は増加、減少、あるいは安定しているか？

主な発見

• 最小二乗法による調整により、個人レベルの健康遷移確率と国家の寿命表死亡率データの間の整合性が確立され、統計的に整合性が保たれた。
• 男性および女性の両方において、良好健康状態に過ごす期待時間が年齢とともに安定して減少し、悪化した健康状態または死亡に過ごす時間が増加する。
• 初期の健康状態が良好な個人は良好健康状態に長く過ごすが、年齢が進むにつれてその減少は加速し、特に65歳以降顕著になる。
• 結果から、寿命が延びても、良好健康状態に過ごす人生の割合が必ずしも減少するとは限らず、健康の軌道に改善の兆しがある可能性が示唆される。
• インシデントベースの手法は、可逆的かつ不可逆的な健康遷移を捉えており、プレバレンスベースの手法に比べ、より動的かつ政策的意義の高い指標を提供する。
• 分析により、健康状態の遷移確率は年齢および性別に著しく影響を受けることが確認され、高齢者および男性は健康状態の悪化または死亡のリスクが高くなる。