Viviendo más tiempo, viviendo mejor?
El siguiente análisis está realizado con el lenguaje R y la libreria Google Vis para la visualización de gráficos. Es tan importante medir la esperanza de vida así como también la calidad de la misma.
Se analizarán datos de eurostat los cuales contienen las siguientes 2 variables:
1- Healthy life years: Es la calidad de vida medida en años, la cual surge de la combinación de información de moratalidad y morbidez.
2- Life expectancy: Es la esperanza de vida medida en años de una persona desde que nace
Los datos originalmente están dividios por género, aquí se generó el promedio entre femeninos y masculinos para analizar y graficar solamente una metrica. Los datos corresponden al año 2012, (son los mas recientes).
Los siguientes gráficos muestran éstas 2 variables en un mapa, Cada métrica está expresada en años.
Life expectancy (izq.) Vs. Healthy life years (der.)
Top 3 - Countries
Aquí podemos observar como el top 3 de países con la mejor calidad de vida, no son los mismos 3 que tienen la mayor esperanza de vida
Brecha en la calidad de vida
Ahora que sabemos como "esperanza" y "calidad" están distribuidos, procederemos a calcular la brecha entre ambos generando una nueva métrica llamada "Gap healthy life (Brecha calidad vida)"
Este nuevo indicador tiende a ser mayor cuando las personas viven mas años en una condición de salud no buena hasta sus días finales, por otro lado el valor es cercano a 0 cuando las personas viven toda su vida en buenas condiciones, es decir cuando la esperanza de vida y la calidad son similares.
Para reflejar este punto cuantitativamente, se creó la siguiente tabla donde los mas desparejos están a la izquierda y los mas equitativos están a la derecha.
Reflexiones finales
Es interesante notar cuantos años pueden las perosnas vivir en una condición no saludable hasta su muerte, como Alemania que posee un promedio de 57 años de buena condicion de vida mientras que la esperanza se encuentra en 81 años.
Slovenia posee la brecha mas alta, se puede ver como las personas viven el 35% de sus vidas en una condicion de salud no buena (calidad: 52 años vs. esperanza: 80.2 años)
Un posible análisis a futuro es analizar los cambios de éstas métricas a lo largo del tiempo, detectando cambios para mejor y peor.
Contacto
Para una versión dinámica de los gráficos, click aquí
El código de R y los datos utilizados pueden encontrarlos en: https://github.com/pablo14/EU_health
Hecho por Pablo C. de Data Science Heroes
Curso e-learning: Data Science with R (Demo gratuita disponible)
-
¿Preguntas acerca data science? Escribirlas en nuestro grupo de Linkedin
