Late-life mortality deceleration
જેરોન્ટોલોજીમાં, અંતમાં જીવન મૃત્યુદરમાં ઘટાડો એ વિવાદિત સિદ્ધાંત છે કે ગોમ્પર્ટ્ઝ કાયદાની જેમ જોખમી દર ઝડપથી વધવાને બદલે અંતમાં જીવનમાં ઘટતા દરે વધે છે. અંતમાં જીવન મૃત્યુદરમાં ઘટાડો એ જંતુઓમાં એક સુસ્થાપિત ઘટના છે, જે ઘણીવાર તેમના જીવનનો મોટાભાગનો સમય સતત જોખમી દરના પ્રદેશમાં વિતાવે છે, પરંતુ તે સસ્તન પ્રાણીઓમાં વધુ વિવાદાસ્પદ છે. ઉંદર પરના અભ્યાસોમાં વિવિધ તારણો મળ્યા છે, જેમાં કેટલાકને ઉંદરમાં ટૂંકા ગાળાના મૃત્યુદરમાં ઘટાડો જોવા મળ્યો છે, અન્યને તે મળતો નથી. બબૂન અભ્યાસો મૃત્યુદરમાં કોઈ ઘટાડો દર્શાવતો નથી. ઉત્પાદિત ઉત્પાદનોના નિષ્ફળતાના દરમાં સમાન ઘટાડો થાય છે; આ સામ્યતાને વૃદ્ધત્વ અને લાંબા આયુષ્યના વિશ્વસનીયતા સિદ્ધાંતમાં વિસ્તૃત કરવામાં આવી છે. અંતમાં જીવનના મૃત્યુદરમાં ઘટાડાની દરખાસ્ત સૌપ્રથમ માનવ વૃદ્ધત્વમાં થાય છે (જેણે ગોમ્પર્ટ્ઝ કાયદો પણ રજૂ કર્યો હતો), અને માનવોમાં જોવા મળે છે, અને ત્યારથી તે માનવ દીર્ધાયુષ્યની બાયોડેમોગ્રાફીના સ્તંભોમાંનો એક બની ગયો છે-ઇતિહાસ જુઓ; અહીં "અંતમાં જીવન" સામાન્ય રીતે "85 વર્ષની ઉંમર પછી" છે. જો કે, તાજેતરના એક પેપરમાં તારણ કાઢવામાં આવ્યું છે કે અભ્યાસ કરાયેલ વસ્તીમાં 106 વર્ષની ઉંમર સુધી મૃત્યુદરમાં ઘટાડો નજીવી છે (આ બિંદુથી આગળ, વિશ્વસનીય ડેટા ઉપલબ્ધ ન હતો) અને ગોમ્પર્ટ્ઝ કાયદો યોગ્ય છે, જેમાં ઘટાડાના અગાઉના અવલોકનો ખોટા છે, જેમાં ખરાબ ડેટા અને પદ્ધતિસરની સમસ્યાઓ સહિત વિવિધ કારણો છે-ટીકા જુઓ. 2018ના એક પેપર અનુસાર, આંકડાકીય ભૂલો એ મનુષ્યમાં દેખીતા મૃત્યુદરમાં ઘટાડાનું મુખ્ય કારણ છે. આ સંદર્ભમાં ત્રણ સંબંધિત શબ્દોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છેઃ અંતમાં જીવન મૃત્યુદરમાં ઘટાડો જોખમ દર ઘટતા દરે વધી રહ્યો છે (ગોમ્પર્ટ્ઝ કાયદાની જેમ લોગ-રેખીય રીતે વધવાને બદલે). વધુ મજબૂત રીતે, જોખમ દર આખરે વધવાનું બંધ કરે છે (અથવા તેના બદલે, મર્યાદા તરફના એસિમ્પ્ટોટ્સ), અને પછી સતત દરે આગળ વધે છે (અથવા તેના બદલે, સતત દર સુધી પહોંચે છે), કિરણોત્સર્ગી સડોની જેમ (સહેજ પેટા-) ઘાતાંકીય સડો આપે છે. આનો ઉપયોગ "મોર્ટાલિટી લેવલિંગ-ઓફ" ના સમાનાર્થી તરીકે થાય છે, અથવા તેના બદલે તે પ્રદેશનો ઉલ્લેખ કરવા માટે થાય છે જ્યાં જોખમ દર લગભગ સ્થિર હોય છે. ઇતિહાસમાં સંક્ષિપ્ત ઐતિહાસિક સમીક્ષા આપવામાં આવી છે; એક વિગતવાર સર્વેક્ષણ આપવામાં આવ્યું છે. અંતમાં જીવન મૃત્યુદરમાં ઘટાડો સૌપ્રથમ માનવ વૃદ્ધત્વમાં થતો હોવાનું સૂચવવામાં આવ્યું હતું, જેણે ગોમ્પર્ટ્ઝ કાયદો પણ રજૂ કર્યો હતો. તેનું અવલોકન કરવામાં આવ્યું હતું અને તેનું પ્રમાણ નક્કી કરવામાં આવ્યું હતું અને પછીના ઘણા અભ્યાસોમાં તેનું પુનઃઉત્પાદન કરવામાં આવ્યું હતું. ગ્રીનવુડ અને ઇરવિને લખ્યુંઃ "ઉંમર સાથે મૃત્યુદરમાં વધારો ધીમી દરે થાય છે, લગભગ તમામ, કદાચ તમામ, ગોમ્પર્ટ્ઝના ફોર્મ્યુલા ઓવર-સ્ટેટ સેનીલ મોર્ટાલિટીના ગ્રેજ્યુએશનની પદ્ધતિઓ" "શક્યતા છે કે વધતી ઉંમર સાથે મૃત્યુદરના એસિમ્પ્ટોટ્સનો દર મર્યાદિત મૂલ્ય સુધી પહોંચે છે" "qx [મૃત્યુની એક વર્ષની સંભાવના] ના મર્યાદિત મૂલ્યો સ્ત્રીઓ માટે 0.439 અને પુરુષો માટે 0.544 છે" આ અભ્યાસોને અનુસરીને, અંતમાં જીવન મૃત્યુદરમાં ઘટાડો માનવ લાંબા આયુષ્યના બાયોડેમોગ્રાફીના સિદ્ધાંતના સ્તંભોમાંનો એક બની ગયો, અને નમૂનાઓએ તેનો સમાવેશ કર્યો છે. કેટલીકવાર તેની ટીકા કરવામાં આવી છે, અને તાજેતરમાં તેની ખૂબ જ ગંભીર ટીકા કરવામાં આવી છે; નીચે જુઓ. ટીકા આત્યંતિક લાંબા આયુષ્યનો આંકડાકીય અભ્યાસ સંખ્યાબંધ પરિબળો માટે મુશ્કેલ છે. પ્રથમ, કારણ કે થોડા લોકો ખૂબ જ વૃદ્ધાવસ્થા સુધી જીવે છે, આવા અભ્યાસ માટે ખૂબ મોટી વસ્તી જરૂરી છે, આદર્શ રીતે બધા જન્મેલા અને સમાન પરિસ્થિતિઓમાં રહેતા (એક જ દેશ, એક જ જન્મ વર્ષ). નાના દેશોમાં, આંકડાશાસ્ત્ર માટે એક જન્મ વર્ષ સમૂહ અપૂરતો છે, અને આમ બહુવિધ વર્ષોનો ઘણીવાર ઉપયોગ થાય છે. બીજું, મહાન ઉંમરને કારણે, 100 વર્ષથી વધુ જીવતા વ્યક્તિઓના સચોટ રેકોર્ડ માટે 19મી સદીના અંતમાં અથવા 20મી સદીની શરૂઆતના રેકોર્ડની જરૂર પડે છે, જ્યારે આવા રેકોર્ડ-કીપિંગ ઘણીવાર ઉચ્ચ ગુણવત્તાની ન હતી; વધુમાં, કોઈની ઉંમરને અતિશયોક્તિ કરવાનું વલણ છે, જે ડેટાને વિકૃત કરે છે. ત્રીજું, ગ્રાન્યુલારિટી એ એક મુદ્દો છે-આદર્શ રીતે જન્મ અને મૃત્યુના ચોક્કસ દિવસનો ઉપયોગ કરવામાં આવશે; માત્ર જન્મ અને મૃત્યુના વર્ષનો ઉપયોગ ગ્રાન્યુલારિટી રજૂ કરે છે, જે પૂર્વગ્રહ ઉમેરે છે (નીચે ચર્ચા કર્યા મુજબ). લુપ્ત પેઢીઓની પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ ડેથ માસ્ટર ફાઇલમાંથી એક જન્મ-વર્ષના સમૂહની તપાસ કરી અને જાણવા મળ્યું કે જો વિવિધ વિકૃત પરિબળોને દૂર કરવામાં આવે તો અસર અદૃશ્ય થઈ જાય છે. ખાસ કરીને, તેઓ નિષ્કર્ષ કાઢે છે કે અભ્યાસ કરાયેલી વસ્તીમાં 106 વર્ષની ઉંમર સુધી મૃત્યુદરમાં ઘટાડો નજીવી છે (આ બિંદુથી આગળ, વિશ્વસનીય માહિતી ઉપલબ્ધ નહોતી) અને ગોમ્પર્ટ્ઝ કાયદો યોગ્ય છે, જેમાં ઘટાડાના અગાઉના અવલોકનો બનાવટી છે, જેમાં વિવિધ કારણો છે, જેની નીચે ચર્ચા કરવામાં આવી છે. શા માટે મૃત્યુદરમાં ઘટાડો જોવા મળ્યો? મનુષ્યોમાં મૃત્યુદરમાં ઘટાડો વિવિધ અભ્યાસોમાં જોવા મળ્યો હતો, પરંતુ કાળજીપૂર્વક વિશ્લેષણ (યુ. એસ. માં એક વર્ષના સમૂહોના) પર અદ્રશ્ય થઇ ગયો હતો તે જોતાં, આ વિસંગતનું કારણ શું છે તે પૂછવું સ્વાભાવિક છે-મૃત્યુદરમાં ઘટાડો કેમ જોવા મળ્યો? ઘણા કારણો સૂચવો; નોંધપાત્ર, દરેક કિસ્સામાં જ્યારે આવા પરિબળને સુધારવામાં આવે છે અથવા ઘટાડવામાં આવે છે, ત્યારે ગોમ્પર્ટ્ઝ નિયમ સાથે ફિટ વધુ સારું બને છે. માહિતીની ગુણવત્તાઃ ઉંમરમાં અતિશયોક્તિ કેટલીકવાર વૃદ્ધ લોકો માટે તેમની ઉંમરમાં અતિશયોક્તિ કરવાનું વલણ હોય છે; આ દેખીતો મૃત્યુદર ઘટાડે છે. તકનિકીઃ જોખમ દર (મૃત્યુદરનું બળ; તાત્કાલિક દર) ને બદલે મૃત્યુની સંભાવનાનો ઉપયોગ (સમયના અલગ અંતરાલ પર, સામાન્ય રીતે એક વર્ષ), પૂરતી ઉંમરના લોકો માટે, આ મૃત્યુ દરને તેમની ઉંમર દ્વારા વિભાજિત કરે છે, કારણ કે જેમ જેમ લોકોની ઉંમર વધે છે તેમ તેમ એક વર્ષ તેમના જીવનનો નાનો અને નાનો ભાગ બની જાય છે. જો જરૂરી હોય તો, સેચર સૂત્રનો ઉપયોગ કરીને મૃત્યુની સંભાવનાઓનું પુનઃનિર્માણ કરી શકાય છે. સૈદ્ધાંતિક જોખમના દરના પક્ષપાતી અંદાજકારોનો ઉપયોગ ગોમ્પર્ટ્ઝનો નિયમ લૉગ-રેખીય હોવાથી, અર્ધ-લોગ સ્કેલ પર કામ કરવાથી અને લઘુગણકના કેન્દ્રીય તફાવત ભાગાકારને લેવાથી નિષ્પક્ષ અને મહત્તમ સંભાવના અંદાજકાર મળે છે (અંતરાલો ધારીને અને જોખમના દરમાં ફેરફાર ઓછો છે એમ ધારીને), પરંતુ અન્ય પદ્ધતિઓ, જેમ કે "વીમાકૃત અંદાજ", ઉપજ પૂર્વગ્રહ (ખાસ કરીને રેખીય સ્કેલ પર ઘાતાંકીય કાર્યની જડતાને કારણે). કાર્યપદ્ધતિઃ વિવિધ મૃત્યુદરના સ્તરો સાથે અનેક જન્મ સમૂહોને એક સાથે જોડવા કોહોર્ટ ડેટાને બદલે ક્રોસ-સેક્શનલનો ઉપયોગ કરીને કાચા ધારણાઓ, જેમ કે સમય અંતરાલમાં મૃત્યુની એકરૂપતા ઉદાહરણ તરીકે, જો જોખમનો દર ઊંચો હોય, તો છેલ્લા મહિનાની સરખામણીએ સમયગાળાના પ્રથમ મહિનામાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ મૃત્યુની અપેક્ષા રાખવી જોઈએ (કારણ કે ઓછા લોકો અંત સુધી ટકી રહે છે); એમ ધારીને કે સમગ્ર સમયગાળા દરમિયાન અથવા જીવનના સમયગાળા દરમિયાન મધ્યમાં મૃત્યુ સમાનરૂપે થાય છે. કારણો અંતમાં જીવન મૃત્યુદર માટે ઘણા કારણો સૂચવવામાં આવ્યા છેઃ વસ્તીની વિજાતીયતા (પ્રથમ સૂચિત), મૃત્યુદરમાં ઘટાડાનું અત્યાર સુધીનું સૌથી સામાન્ય કારણ છે. જો વ્યક્તિગત જોખમ દર ગોમ્પર્ટ્ઝ કાયદાને અનુસરે તો પણ, જો વસ્તી વિજાતીય હોય, તો વસ્તી જોખમ દર અંતમાં જીવન ઘટાડાનું પ્રદર્શન કરી શકે છે. રીડન્ડન્સી થાક-વૃદ્ધત્વના વિશ્વસનીયતા સિદ્ધાંતમાં, જીવતંત્રની રીડન્ડન્સી (અનામત) અત્યંત વૃદ્ધાવસ્થામાં સમાપ્ત થઈ જાય છે, તેથી દરેક રેન્ડમ હિટ મૃત્યુમાં પરિણમે છે. વધુ વિગતવાર અહેવાલોમાં, આ માત્ર પ્રમાણમાં સરળ સજીવોમાં જ લાગુ પડે છે-વિવિધ પેટા પ્રણાલીઓ સાથે વધુ જટિલ સજીવોમાં, મંદી ઓછી હાજર હોય છે અથવા સંપૂર્ણપણે ગેરહાજર હોય છે. વૃદ્ધ લોકો માટે ઓછી જોખમી વર્તણૂક અને વધુ આશ્રય વાતાવરણ. વિવિધ ઉત્ક્રાંતિ સમજૂતીઓ. મોડેલિંગ લેટ-લાઇફ મોર્ટાલિટી ડિસેલરેશનને વિવિધ લોજિસ્ટિક મોડેલ્સનો ઉપયોગ કરીને ગોમ્પર્ટ્ઝ કાયદાના ફેરફારો દ્વારા મોડેલિંગ કરી શકાય છે. પ્રાસંગિકતા જીવનના અંતમાં મૃત્યુદરનો દર પેન્શન માટે મહત્વપૂર્ણ છે. ઉદાહરણ તરીકે, જીવનના અંતમાં (85 વર્ષની ઉંમર પછી) મૃત્યુદર બેબી બૂમ પેઢી માટે ખાસ રસ ધરાવે છે, જે 2030 માં શરૂ થતાં આ વય સુધી પહોંચશે, અને પેન્શન ભંડોળની ગણતરીઓ માટે. સામાન્ય રીતે સજીવો માટે અને ખાસ કરીને મનુષ્યો માટે, વૃદ્ધત્વને સમજવા માટે અંતમાં જીવનના મૃત્યુદર મૂળભૂત મહત્વ ધરાવે છે. સંદર્ભો એક્ચ્યુરિયલ સાયન્સ સેન્સન્સ