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Diapositiva 1 - Dipartimento di Giurisprudenza

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Diapositiva 1 - Dipartimento di Giurisprudenza
Struttura della popolazione Italiana – Anni 1972, 2010, 2050
La struttura per sesso ed età
E’ una caratteristica fondamentale delle popolazioni
umane poichè ha un impatto considerevole sui processi
sanitari, socio-economici e politici, sia presenti che
futuri.
Per esempio, differenti strutture per età e sesso
danno origine non solo a differenti quote di
popolazione in età lavorativa o scolastica, ma anche
con diverse necessità di assistenza sanitaria e sociale
da parte dello stato
Alcune misure di struttura
M
SexRatio 
100
F
Pop65
IV1 
 100
Poptot
Rapporto sessi
Indici di vecchiaia
Pop65
IV2 
 100
Pop014
Pop014  Pop65
ID 
 100
Pop1564
Indice di dipendenza
Evoluzione degli indici di vecchiaia, Italia
300.0
35.0
IV2
250.0
30.0
IV1
25.0
20.0
150.0
15.0
100.0
10.0
50.0
0.0
2000
5.0
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
0.0
2055
IV1 (%)
IV2 (%)
200.0
L’invecchiamento di una popolazione
L’invecchiamento di una popolazione si esprime attraverso un
innalzamento dell’età media della popolazione stessa e da un
incremento degli indicatori di vecchiaia.
E’ il prodotto ultimo dei due processi di transizione
demografica, che si sono caratterizzati per un consistente
calo della mortalità e per un altrettanta forte diminuzione
della fecondità
I fattori demografici alla base dell’invecchiamento di
una popolazione
Sono dunque due i fattori alla base dell’invecchiamento delle
popolazioni contemporanee occidentali:
Individual aging: guadagno assoluto nell’aspettativa di vita
dovuto sia a miglioramenti nella qualità di vita sia a
consistenti progressi della medicina.
Population aging: aumento relativo nella proporzione di
anziani dovuto principalmente al declino della fecondità.
L’effetto della mortalità
Nella fase iniziale della transizione da sistema ad alta a
bassa mortalità, i guadagni maggiori di sopravvivenza
interessano le classi giovanili ed infantili. La conseguenza è
che tali classi crescono relativamente più in fretta di quelle
adulte e anziane, rendendo la popolazione temporaneamente
più giovane.
Nella fase più tarda della transizione, i guadagni di
sopravvienza interessano invece maggiormente le classi
anziane, particolarmente le donne, rendendo la popolazione
più vecchia.
L’effetto della fecondità
Il calo della fecondità porta inizialmente a un minor numero
di infanti che “entrano” nella popolazione, diminuendo la base
della popolazione
Circa 15 anni dopo, tali classi entrano nella loro fase
riproduttiva.
Il loro ridotto numero combinato con una fecondità ridotta
(e sempre più ridotta) produce classi giovanili ancor meno
numerose.
Nel tempo, questo continuo calo del numero e del peso
relativo delle classi “più giovani” conduce all’invecchiamento
dal basso della popolazione.
Misure della mortalità

Tasso generico e tasso specifico
E’ un rapporto di frequenza. In altre parole indica il numero
medio di eventi per testa.

Probabilità
E’ un indicatore di rischio. Definisce il rischio di subire un
evento posto che l’individuo sia parte della popolazione a
rischio di subire tale evento.
Analisi longitudinale e trasversale
Tasso generico di mortalità
t ,t 1
D
M t ,t 1  m  1000
P
Per calcolare il tasso generico di mortalità servono sia il numero dei decessi
nell’intervallo di tempo t, t+1 nonché la popolazione media all’interno del
medesimo intervallo
Per popolazione media Pm si intende
Pt  P0
P 
2
m
Tasso specifico di mortalità
mxt ,,tx1n
Dxt ,,tx1n
 m  1000
Px , x  n
Il tasso specifico differisce da quello generico nel fatto che prende in
considerazione solo i decessi nell’intervallo d’età x,x+n. Con n = 1 il tasso
specifico si limita ad una sola classe d’età annuale.
La popolazione media è anch’essa riferita al medesimo intervallo d’età.
Il calcolo e l’analisi di più tassi specifici di una stessa popolazione rende
possibile una analisi molto più dettagliata del modello di mortalità esistente di
quanto sia possibile con il semplice calcolo del tasso generico
Probabilità
qx , x  n
d x, xn

lx
Rapporto tra eventi favorevoli ed eventi possibili: nel caso della mortalità,
rapporto tra i decessi avvenuti tra l’età esatta x e l’età esatta x+n e la
popolazione a rischio di “morte” all’inizio di tale intervallo.
Per calcolare la probabilità di morte servono dunque sia la distribuzione dei
decessi nell’intervallo di tempo t, t+1 nonché la popolazione a rischio ad
inizio dell’intervallo di tempo t
Tavole di eliminazione
Caratteristiche generali

Considerano solo eventi non ripetibili (morte, primo matrimonio,
primo figlio, ecc.), analizzati allo stato puro.

Hanno come scopo quello di analizzare le modalità temporali del
fenomeno (cadenza) e la sua intensità all’interno, generalmente,
di una generazione, chiusa a qualsiasi movimento migratorio.

Privilegiano, quindi, non tanto gli eventi (misurati mediante i tassi),
quanto piuttosto le probabilità di subirli.
Parametri fondamentali di una tavola di mortalità
e loro relazioni



Probabilità di morte all’età x
Sopravviventi all’età x
Decessi tra l’età x e l’età x+1
qx,x+n
lx
dx,x+n
Relazioni di base
1.
qx,x+n = dx,x+n / lx
2.
dx,x+n = qx,x+n ∙ lx
3.
lx+1 = lx – dx,x+n
Esempio di tavola di mortalità/ 1
Donne italiane nate nel 1880
Età
lx
dx,x+1
qx,x+1
0
100.000
19.675
0,19675
1
80.325
8.934
0,11122
2
71.391
3.969
0,05560
3
67.422
2.270
0,03367
4
65.152
1.568
0,02406
5
63.584
1.162
0,01828
Altri parametri della tavola di mortalità
•
px,x+n - Probabilità di sopravvivenza
px,x+1 = 1 - qx,x+1
•
Lx,x+n - Anni vissuti
Lx = (lx + lx+1) / 2 e poiché lx – lx+1 = dx,x+1 allora
Lx = lx,x+1 + ½dx,x+1
•
Tx - Retrocumulata degli anni vissuti
Tx = Lx + Lx+1 + Lx+2 + ……+ Lw-1
•
ex - Speranza di vita
ex = Tx / lx
Esempio di tavola di mortalità/ 2
Donne italiane nate nel 1880
Età
lx
dx,x+1
qx,x+1
px,x+1
Lx,x+1
Tx
ex
0
100.000
19.675
0,19675
0,80325
86227,5
3929796
39,3
1
80.325
8.934
0,11122
0,88878
75858
3843568
47,8
2
71.391
3.969
0,05560
0,94440
69406,5
3767710
52,8
3
67.422
2.270
0,03367
0,96633
66287
3698304
54,9
4
65.152
1.568
0,02406
0,97594
64368
3632017
55,8
5
63.584
1.162
0,01828
0,98172
63003
3567649
56,1
(Santini, 1992)
Evoluzione storica della speranza di vita in Italia
Periodo
1881-82
1899-1902
1910-12
1921-22
1930-32
1950-52
1960-62
1970-72
1981
1985
1996
2007
(Livi Bacci, 1990)
e0
maschi
femmine
35,2
42,6
46,6
49,3
53,8
63,7
67,2
69,6
71,0
72,0
75,3
79,2
35,6
43,0
47,3
50,7
56,0
67,2
70,0
74,9
77,8
78,6
81,5
84,6
Valori di e0 nel mondo (2010)
Zona geografica
Giappone
Italia
Svezia
Francia
USA
Russia
Ruanda
Angola
e0
82,0
81,8
80,6
80,5
78,1
65,9
46,2
42,7
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