Livsläkningsmodeller

Livsläkningsmodeller är matematiska och statistiska metoder som används för att uppskatta eller prognostisera livslängd och dödlighet hos individer eller befolkningar. De används inom demografi, actuarialvetenskap och folkhälsovetenskap för att förstå hur olika faktorer påverkar överlevnad och hur långt människor lever i genomsnitt.

Grunderna byggs på överlevnadsanalys där man modellerar överlevnadsfunktionen S(a) = P(T > a) och hazardfunktionen h(a). Data kan presenteras i livstabeller eller dödlighetstal, och modellerna kan vara parametriska, semi-parametriska eller icke-parametriska. Parametriska modeller antar ett specifikt formmönster för överlevnad eller dödlighet, medan icke-parametriska metoder inte gör sådana antaganden.

Vanliga modellfamiljer inkluderar Gompertz, Gompertz-Makeham och Weibull som parametriska alternativ, samt lognormal och log-logistiska modeller. Semi-parametriska modeller som Cox-regression används ofta när effekter av faktorer ska bedömas utan att specificera hazardsfunktionen. Inom befolkningsforskning används ofta modeller för att projicera framtida dödlighet, till exempel Lee-Carter och dess varianter, ibland med cohorteffekter.

Multistate- eller tillståndsmodeller används när livslängdsberäkningar tar hänsyn till övergångar mellan hälsotillstånd (till exempel friskt, sjuk, död). Dessa modeller är särskilt relevanta för pensionering, vårdplanering och kostnadsprognoser där hälsa och funktionell status påverkar överlevnad och resurstilldelning.

Begränsningar inkluderar osäkerhet i framtida trender, datakvalitet och heterogenitet bland populationer. Användningen av modellerna kräver noggrann tolkning och kontinuerlig uppdatering med nya data.