Life expectancy loss by education level and sex: the impact of COVID-19 in the US (2020) and their forecasts = Pérdida de esperanza de vida por nivel educativo y sexo: El impacto de la COVID-19 en Estados Unidos (2020) y sus pronósticos
| dc.creator | Oviedo, Carlos | |
| dc.creator | Silva Urrutia, Eliud | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-21T15:31:45Z | |
| dc.date.available | 2025-04-21T15:31:45Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Stratified life expectancy loss by education levels and sex helps measure particular mortality impacts during a catastrophic event. We propose a statistical approach to estimate them using the US case during the COVID-19 pandemic in 2020. Method:First, we estimate life expectancies according to available data, including those years when catastrophic events occur. Second, we use them to calculate a valid multivariate time series VAR(p) model, omitting the respective catastrophic(s) year(s). Through the model, we generate forecasts, which are compared with estimated data, and afterward, the life expectancy losses are quantified as their differences. Results:Less than four times the life expectancy losses with low education compared to the high education group. Our projections also indicate that life expectancies with almost all education falls outside the forecast intervals. Conclusion:The more educated the population is, the less life expectancy is lost. Women always outlive men within each education stratum. Long-term estimates continue to underscore gender disparities in life expectancy. La pérdida de esperanza de vida estratificada por niveles educativos y sexo ayuda a medir impactos de mortalidad específicos durante un evento catastrófico. Proponemos un enfoque estadístico para estimarlos en un año. Método:Primero, se estiman esperanzas de vida según los datos disponibles, incluyendo aquellos años cuando ocurren eventos catastróficos. Segundo, se usan para calcular un modelo de series temporales multivariadas VAR(p), omitiendo el(los) año(s) catastrófico(s)respectivo(s). A través del modelo, se generan pronósticos, que se comparan con los datos estimados, y luego se cuantifican las pérdidas de esperanza de vida como sus diferencias. Resultados:Se aplica nuestra propuesta empleando el caso de Estados Unidos durante la pandemia de COVID-19 en 2020. Se tienen poco más de cuatro veces la pérdida de esperanza de vida con baja educación en contraste con el estrato de alta educación. Las proyecciones indican que las esperanzas de vida con casi todos los niveles de educación caen fuera de los intervalos de pronóstico. Conclusión:Cuanto más educada es la población, menos esperanza de vida se pierde. Las mujeres siempre sobreviven más que los hombres dentro de cada estrato educativo. Las estimaciones a largo plazo continúan destacando las disparidades de género en la esperanza de vida. | en_CR |
| dc.description.pages | 1-18 | |
| dc.description.uri | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/psm/article/view/58896/63001 | es_CR |
| dc.identifier.issn | 1659-0201 | es_CR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.sibdi.ucr.ac.cr/handle/123456789/24558 | |
| dc.language.iso | en | en_CR |
| dc.publisher | Población y Salud en Mesoamérica, Volumen 22, no. 1, Artículo científico, julio-diciembre | es_CR |
| dc.subject | ESPERANZA DE VIDA | es_CR |
| dc.subject | MORTALIDAD | es_CR |
| dc.subject | COVID-19 | es_CR |
| dc.subject | NIVEL EDUCATIVO | es_CR |
| dc.subject | MODELO VAR | es_CR |
| dc.subject | ESTADOS UNIDOS | es_CR |
| dc.title | Life expectancy loss by education level and sex: the impact of COVID-19 in the US (2020) and their forecasts = Pérdida de esperanza de vida por nivel educativo y sexo: El impacto de la COVID-19 en Estados Unidos (2020) y sus pronósticos | es_CR |
| dc.type | Article |
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