एक नया अध्ययन Proceedings of the National Academy of Sciences में प्रकाशित हुआ है जिसमें 1890 के दशक से 1980 के दशक के बीच जन्मे अमेरिकी निवासियों के मृत्यु प्रमाणपत्रों का व्यापक विश्लेषण किया गया। शोध दल में टफ्ट्स यूनिवर्सिटी की सहायक प्रोफेसर Leah Abrams, The University of Texas Medical Branch के सहयोगी और कई यूरोपीय संस्थानों के शोधकर्ता शामिल थे। उन्होंने 1979 से 2023 तक उम्र के विभिन्न समूहों और समय के साथ मृत्यु दर में हुए परिवर्तनों का परीक्षण किया।
टीम ने सभी कारणों से होने वाली मौतों के अलावा तीन मुख्य कारण समूहों का विश्लेषण भी किया ताकि यह समझा जा सके कि क्या एकल समस्या पूरे रुझान को समझा सकती है या कई समस्याएँ ओवरलैप कर रही हैं। उन तीन समूहों में शामिल थे:
- हृदय रोग (cardiovascular disease)
- कैंसर (cancer)
- बाहरी कारण — नशे की ओवरडोज़, आत्महत्याएं, हत्याएं और दुर्घटनाएँ
परिणाम दिखाते हैं कि कुछ जन्म cohorts पहले की तुलना में जल्दी ही खराब परिणाम दे रहे हैं। विशेष रूप से लेट जन एक्स और प्रारम्भिक मिलेनियल जन्मवर्षों के लोग अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में उच्च मृत्यु दर का सामना कर रहे हैं, और कुछ युवा अब उन बीमारियों से मर रहे हैं जो पहले युवा उम्र में कम देखी जाती थीं।
पूर्व के शोधकर्ताओं ने "निराशा से होने वाली मौतों" और हृदय रोग के खिलाफ रुकी प्रगति को संभावित कारणों में शामिल किया था, पर नया विश्लेषण सुझाव देता है कि कई ओवरलैपिंग संकट एक साथ काम कर सकते हैं। लेखक यह भी कहते हैं कि ये निष्कर्ष नीति बनाने और आगे के शोध के लिए महत्वपूर्ण प्रश्न उठाते हैं, और यह अभी स्पष्ट नहीं है कि ये cohort पैटर्न भविष्य में समग्र जीवन प्रत्याशा को कैसे प्रभावित करेंगे।
कठिन शब्द
- विश्लेषण — डेटा या जानकारी की व्यवस्थित जाँच
- मृत्यु प्रमाणपत्र — किसी व्यक्ति की मृत्यु का आधिकारिक दस्तावेजमृत्यु प्रमाणपत्रों
- जन्मवर्ष — किसी व्यक्ति के जन्म का सालजन्मवर्षों
- ओवरलैप — एक-दूसरे के साथ मिलने वाली समस्याएँ
- जीवन प्रत्याशा — किसी समूह की औसत उम्मीद की आयु
- रुझान — समय के साथ दिखने वाला सामान्य ढांचा
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चर्चा के प्रश्न
- लेट जन एक्स और प्रारम्भिक मिलेनियल जन्मवर्षों में बढ़ती मृत्यु दर नीतियों और स्वास्थ्य कार्यक्रमों को कैसे प्रभावित कर सकती है? उदाहरण दें।
- लेख में कहा गया है कि कई ओवरलैपिंग संकट साथ काम कर सकते हैं। आप किन सामाजिक या आर्थिक कारणों को ऐसे संकटों से जोड़ते हैं?
- यह कैसे तय किया जा सकता है कि कौन-सी उम्र-समूहों पर अधिक शोध या कार्रवाई की जरूरत है? आप कौन से अतिरिक्त डेटा देखना चाहेंगे?
