Analisi delle curve di mortalità prematura e senescente: classificazione dei paesi attraverso Model Based Clustering.

In social contexts, the study of mortality components plays a fundamental role in political and economic decisions within a country. In particular, the concept of premature mortality constitutes a widely spread indicator, with the objective of identifying a specific dimension of the avoidable or unnecessary mortality burden. Previous works distinguish between senescent and premature mortality through approaches that are not entirely rigorous, using numerical thresholds or modeling which in turn have specific critical issues. Starting from these modelings, the work carried out proposes a more rigorous approach with which to identify the two mortality components for each country. We will identify groups of nations with similar senescent mortality among them, through the use of Model Based Clustering. The highlighted groupings will then help during the estimation of the individual parameters of the mortality components, an estimate carried out using a Gibbs Sampler approach. This advanced method offers a more detailed and adaptable view than traditional statistical approaches, allowing for a better understanding of mortality components in order to develop more targeted health policies.

Nei contesti sociali, lo studio delle componenti di mortalità riveste un ruolo fondamentale per le decisioni politiche ed economiche all’interno di un paese. In particolare il concetto di mortalità prematura costituisce un indicatore ampiamente diffuso, avente l’obbiettivo di identificare una specifica dimensione del carico di mortalità evitabile o non necessaria. I lavori precedenti distinguono tra mortalità senescente e prematura tramite approcci non del tutto rigorosi, utilizzando soglie numeriche o modellazioni aventi a loro volta specifiche criticità. Partendo da queste modellazioni, il lavoro svolto propone un approccio più rigoroso con il quale identificare le due componenti di mortalità per ogni paese. Si andranno ad identificare dei gruppi di nazioni aventi tra loro mortalità senescente simile, attraverso l’utilizzo di un Model Based Clustering. I raggruppamenti evidenziati, saranno poi d’aiuto durante la stima dei singoli parametri delle componenti di mortalità, stima effettuata tramite un approccio di tipo Gibbs Sampler. Questo metodo avanzato offre una visione più dettagliata e adattabile rispetto ai tradizionali approcci statistici, consentendo una migliore comprensione delle componenti di mortalità al fine di sviluppare politiche sanitarie più mirate.