SELAMAT DATANG DI SUMBANG DUA.COM Jl. Baturaden Timur No 35 Gandatapa-Sumbang-Banyumas Jawa Tengah .....menerima artikel, berita, informasi, dll tentang dunia kesehatan.......SEHAT KITA SEHAT UNTUK SEMUA

Selasa, 10 April 2012

Menghitung Harapan Hidup

2.8.1. Indeks Harapan Hidup

Indeks Harapan Hidup menunjukkan jumlah tahun hidup yang diharapkan dapat dinikmati penduduk suatu wilayah. Dengan memasukkan informasi mengenai angka kelahiran dan kematian per tahun variabel e0 diharapkan akan mencerminkan rata-rata lama hidup sekaligus hidup sehat masyarakat. Sehubungan dengan sulitnya mendapatkan informasi orang yang meninggal pada kurun waktu tertentu, maka untuk menghitung angka harapan hidup digunakan metode tidak langsung (metode Brass, varian Trussel). Data dasar yang dibutuhkan dalam metode ini adalah rata-rata anak lahir hidup dan rata-rata anak masih hidup dari wanita pernah kawin. Secara singkat, proses penghitungan angka harapan hidup ini disediakan oleh program Mortpak. Untuk mendapatkan Indeks Harapan Hidup dengan cara menstandarkan angka harapan hidup terhadap nilai maksimum dan minimumnya.



Angka Harapan Hidup (e0) (AHHo)
Merupakan perkiraan rata-rata lamanya hidup sejak lahir yang mungkin akan dicapai oleh sekelompok penduduk

Angka harapan hidup atau e0 dihitung menggunakan metode tidak langsung (metode Brass, varian Trussel) berdasarkan variabel rata-rata anak lahir hidup dan rata-rata anak yang masih hidup.
Metode Trussel selama ini dianggap cukup moderat untuk menghitung angka harapan hidup penduduk dibandingkan metode lainnya




Titik awal untuk menghitung harapan hidup adalah angka kematian usia tertentu dari anggota populasi. Sebuah model yang sangat sederhana dari usia kematian spesifik menggunakan fungsi Gompertz, meskipun hari ini metode yang lebih canggih yang digunakan.

Dalam kasus dimana jumlah data yang relatif kecil, metode yang paling umum adalah untuk menyesuaikan data ke rumus matematika, seperti perpanjangan dari fungsi Gompertz, atau untuk melihat di meja kematian ditetapkan sebelumnya diturunkan untuk populasi yang lebih besar dan membuat penyesuaian sederhana untuk itu (misalnya kalikan dengan faktor konstan) agar sesuai dengan data.

Dengan sejumlah besar data, satu melihat pada angka kematian sebenarnya mengalami pada usia masing-masing, dan berlaku smoothing (misalnya dengan splines kubik) untuk besi keluar setiap fluktuasi statistik tampaknya acak dari satu tahun usia ke yang berikutnya.

Sedangkan data yang diperlukan dengan mudah diidentifikasi dalam kasus manusia, perhitungan harapan hidup produk industri dan hewan liar melibatkan teknik yang lebih tidak langsung. Harapan hidup dan demografi hewan liar yang sering diperkirakan dengan menangkap, menandai dan merebut kembali mereka. Kehidupan produk, kehidupan rak lebih sering disebut juga dihitung dengan menggunakan metode yang serupa. Dalam kasus berumur panjang komponen seperti yang digunakan dalam aplikasi kritis, seperti di pesawat metode seperti penuaan dipercepat digunakan untuk model harapan hidup komponen.

Usia-spesifik angka kematian dihitung secara terpisah bagi kelompok-kelompok yang terpisah dari data yang diyakini memiliki tingkat kematian yang berbeda (misalnya laki-laki dan perempuan, dan mungkin perokok dan non-perokok jika data tersedia secara terpisah bagi kelompok-kelompok) dan kemudian digunakan untuk menghitung tabel kehidupan, dari yang satu dapat menghitung probabilitas untuk selamat sampai usia masing-masing. Dalam notasi aktuaria probabilitas hidup dari usia''x''usia''x + n''dilambangkan \, _np_x \! dan probabilitas kematian selama usia''x''(yaitu antara usia''x''dan''x''+1) dinotasikan q_x \! . Sebagai contoh, jika 10% dari sekelompok orang hidup pada ulang tahun ke-90 mereka mati sebelum ulang tahun 91 mereka, maka usia tertentu probabilitas kematian di usia 90 akan menjadi 10%. Catatan bahwa ini adalah probabilitas daripada tingkat kematian.

Harapan hidup pada usia''x'', dinotasikan \, E_x \! , Kemudian dihitung dengan menjumlahkan probabilitas bertahan untuk setiap usia. Ini adalah jumlah yang diharapkan selesai tahun tinggal (satu mungkin berpikir itu sebagai jumlah mereka merayakan ulang tahun).e_x = \ sum_ {t = 1} ^ {\ infty} \, _tp_x = \ sum_ {t = 0} ^ {\ infty} t \, _tp_x Q_ {x + t}

Karena usia dibulatkan ke ulang tahun terakhir, pada rata-rata orang hidup setengah tahun di luar ulang tahun terakhir, sehingga setengah tahun ditambahkan ke harapan hidup untuk menghitung harapan hidup penuh. (Hal ini dilambangkan dengan \, E_x \! dengan lingkaran atas "''e''".)

Harapan hidup adalah dengan definisi suatu aritmatika berarti. Hal ini juga dapat dihitung dengan mengintegrasikan kurva kelangsungan hidup dari usia 0 sampai tak terhingga positif (atau ekuivalen dengan umur maksimum, kadang-kadang disebut 'omega'). Untuk kohort punah atau selesai (semua orang yang lahir di tahun 1850, misalnya), tentu saja, itu hanya dapat dihitung dengan rata-rata usia pada saat kematian. Untuk kohort dengan beberapa korban, diperkirakan dengan menggunakan pengalaman kematian dalam beberapa tahun terakhir. Perkiraan ini disebut kohort harapan masa hidup.

Penting untuk dicatat bahwa statistik ini biasanya didasarkan pada pengalaman masa lalu kematian, dan mengasumsikan bahwa usia-spesifik yang sama angka kematian akan terus ke masa depan. Dengan demikian angka harapan hidup seperti perlu disesuaikan untuk tren sementara sebelum menghitung berapa lama seorang individu yang saat ini tinggal dari usia tertentu diharapkan untuk hidup. Periode harapan hidup tetap statistik yang umum digunakan untuk meringkas status kesehatan saat ini populasi.

Namun untuk beberapa tujuan, seperti perhitungan pensiun, biasanya untuk menyesuaikan tabel kehidupan digunakan, sehingga dengan asumsi bahwa usia-spesifik angka kematian akan terus menurun selama bertahun-tahun, seperti yang mereka lakukan di masa lalu. Hal ini sering dilakukan dengan hanya ekstrapolasi tren masa lalu, namun beberapa model yang ada untuk menjelaskan evolusi kematian (misalnya, Lee-Carter model).

Seperti dibahas di atas, secara individual, ada sejumlah faktor yang telah terbukti berkorelasi dengan kehidupan yang lebih panjang. Faktor-faktor yang berhubungan dengan variasi dalam harapan hidup termasuk riwayat keluarga, status perkawinan, status ekonomi, fisik, olahraga, diet, penggunaan obat-obatan termasuk konsumsi rokok dan alkohol, disposisi, pendidikan, lingkungan, tidur, iklim, dan perawatan kesehatan. yang menggunakan dekomposisi nilai singular pada set ditransformasikan usia tertentu untuk mengurangi angka kematian dimensi mereka untuk serangkaian waktu tunggal, meramalkan bahwa time series, dan kemudian pulih set lengkap angka kematian usia tertentu dari nilai diperkirakan. Software untuk pendekatan ini termasuk Profesor Rob J. Hyndman 's paket R dan sistem LCFIT UC Berkeley.


Tambahan : Di Indonesia usia hidup dihitung dengan metode tidak langsung. Metode ini menggunakan dua macam data dasar yaitu rata-rata anak yang dilahirkan hidup dan rata-rata anak yang masih hidup.

Tidak ada komentar:

Posting Komentar