Analysis of life expectancy across countries using a decision tree

East Mediterr Health J. 2020 Feb 24;26(2):143-151. doi: 10.26719/2020.26.2.143.

Abstract

Background: It is important to identify variables that influence life expectancy in order to develop strategies to improve health care systems and thereby increase life expectancy.

Aims: In this study, a decision tree was built using a chi-square automatic interaction detector technique in order to identify variables influencing life expectancy at birth.

Methods: Data were taken from the databases of the World Bank, World Health Organization and World Life Expectancy. Data from 166 countries for the year 2013 were extracted for 25 selected input variables related to mortality, health and the environment, child health, economy and demography in order to build the decision tree.

Results: Of the 25 variables, nine had a significant influence on life expectancy: percentage of the population using improved sanitation facilities; death rates per 100 000 population for HIV/AIDS, liver disease, stroke and coronary heart disease; percentage of the urban population using improved drinking-water sources; total fertility rate (births per woman); public health expenditure (percent of government expenditure); and health expenditure per capita.

Conclusions: Improving these variables may result in significant increases in life expectancy and quality of life. At the country level, appropriate strategies can be developed to improve the quality and performance of health care systems.

تحليل مأمول العمر على مستوى البلدان باستخدام شجرة القرارات.

لكنور كارجان، باهار سنار أوجلو، أوزالب فاي فايفاي.

الخلفية: من المهم تحديد المتغيرات التي تؤثر على مأمول العمر حتى يتسنى إعداد الاستراتيجيات اللازمة لتحسين نظم الرعاية الصحية، ومن ثَم، زيادة معدل مأمول العمر.

الأهداف: في هذه الدراسة، بُنيت شجرة قرارات باستخدام طريقة χ² لكاشف التفاعل التلقائي لتحديد المتغيرات المؤثرة على مأمول العمر عند الميلاد.

طرق البحث: أُخذت بيانات من قواعد بيانات البنك الدولي ومنظمة الصحة العالمية وموقع «World Life Expectancy» كذلك استُخرِجت بيانات من 166 بلداً لعام 2013 بشأن 25 متغيراً من متغيرات المدخلات المُختارة والمرتبطة بالوفاة، والصحة، والبيئة، وصحة الطفل، والاقتصاد، والسكانية، وذلك لاستخدامها في بناء شجرة القرارات.

النتائج: من بين المتغيرات الخمسة والعشرين، كان لتسعة منها تأثيرٌ كبيرٌ على مأمول العمر: نسبة السكان التي تستخدم مرافق إصحاح مُسَّنة؛ ومعدلات الوفيات لكل 100000 نسمة بسبب فيروس العوز المناعي البشري/الإيدز، وأمراض الكبد، والسكتات الدماغية، وأمراض القلب التاجية؛ ونسبة سكان المناطق الحضرية الذين يستخدمون مصادر مُسَّنة لمياه الشرب؛ ومعدل الخصوبة الكُلِّ (عدد الولادات لكل سيدة)؛ ونفقات الصحة العامة (نسبة النفقات الحكومية)، والنفقات الصحية للفرد.

الاستنتاجات: قد يؤدي تحسين المتغيرات إلى تحقيق زيادة مأمول العمر وتحسين جودة الحياة بصورة كبيرة. وعلى المستوى القُطري، يمكن إعداد استراتيجيات ملائمة لتحسين جودة نُظم الرعاية الصحية ومستوى أدائها.

Analyse de l’espérance de vie dans différents pays au moyen d’un arbre de décision.

Contexte: Il est important d’identifier les variables influençant l’espérance de vie pour mettre au point des stratégies d’amélioration des systèmes de santé et faire ainsi augmenter l’espérance de vie.

Objectifs: Dans la présente étude, un arbre de décision a été établi à l’aide d’une technique automatique de détection des interactions selon le test du khi-carré, afin d’identifier les variables influençant l’espérance de vie à la naissance.

Méthodes: Les données provenaient des bases de données de la Banque mondiale, de l’Organisation mondiale de la Santé et du portail Web « World Life Expectancy ». Les données de 166 pays pour l’année 2013 ont été extraites par rapport à une sélection de 25 variables d’entrée liées à la mortalité, la santé et l’environnement, la santé de l’enfant, l’économie et la démographie, afin d’établir l’arbre de décision.

Résultats: Neuf des 25 variables avaient une influence importante sur l’espérance de vie : le pourcentage de la population ayant accès à des installations sanitaires améliorées ; le taux de mortalité pour 100 000 habitants lié au VIH/sida, aux maladies hépatiques, aux accidents vasculaires cérébraux et aux coronaropathies ; le pourcentage de la population urbaine ayant accès à des sources d’eau de boisson améliorées ; le taux de fécondité total (naissances par femme) ; les dépenses publiques de santé (pourcentage des dépenses publiques) ; et les dépenses de santé par habitant.

Conclusions: L’amélioration de ces variables pourrait se traduire par des augmentations significatives de l’espérance de vie et de la qualité de vie. À l’échelle des pays, des stratégies appropriées peuvent être mises au point pour améliorer la qualité et le fonctionnement des systèmes de santé.

Keywords: decision trees; life expectancy; public health.

MeSH terms

  • Birth Rate
  • Cause of Death
  • Decision Trees*
  • Delivery of Health Care / organization & administration*
  • Delivery of Health Care / standards*
  • Demography
  • Forecasting
  • Health Expenditures
  • Humans
  • Life Expectancy*
  • Mortality
  • Public Health*
  • Socioeconomic Factors