Late-life mortality deceleration
জেরোন্টোলজিতে, দেরী-জীবন মৃত্যুহার হ্রাস হল বিতর্কিত তত্ত্ব যে গোম্পার্টজ আইনের মতো তাত্পর্যপূর্ণভাবে বৃদ্ধির পরিবর্তে জীবনের শেষের দিকে ঝুঁকির হার হ্রাসের হারে বৃদ্ধি পায়। জীবনের শেষের দিকে মৃত্যুর হার হ্রাস পোকামাকড়ের মধ্যে একটি সুপ্রতিষ্ঠিত ঘটনা, যা প্রায়শই তাদের জীবনের বেশিরভাগ সময় একটি ধ্রুবক বিপদের হার অঞ্চলে ব্যয় করে, তবে স্তন্যপায়ী প্রাণীদের মধ্যে এটি অনেক বেশি বিতর্কিত। ইঁদুরের গবেষণায় বিভিন্ন সিদ্ধান্ত পাওয়া গেছে, কেউ কেউ ইঁদুরের মধ্যে স্বল্পমেয়াদী মৃত্যুর হার হ্রাস পেয়েছে, অন্যরা তা খুঁজে পায়নি। বাবুন গবেষণায় মৃত্যুর কোনও হ্রাস দেখা যায় না। উৎপাদিত পণ্যগুলির ব্যর্থতার হারে একটি অনুরূপ হ্রাস ঘটে; এই সাদৃশ্যটি বার্ধক্য এবং দীর্ঘায়ুর নির্ভরযোগ্যতা তত্ত্বে বিশদভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। দেরী-জীবনের মৃত্যুহার হ্রাস প্রথম মানুষের বার্ধক্যে ঘটছে বলে প্রস্তাব করা হয়েছিল (যা গোম্পার্টজ আইনও প্রবর্তন করেছিল), এবং মানুষের মধ্যে ঘটছে বলে পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে, এবং তখন থেকে মানুষের দীর্ঘায়ুর বায়োডেমোগ্রাফির অন্যতম স্তম্ভ হয়ে উঠেছে-ইতিহাস দেখুন; এখানে "দেরী জীবন" সাধারণত "85 বছর বয়সের পরে" হয়। যাইহোক, সাম্প্রতিক একটি গবেষণাপত্রে এই সিদ্ধান্তে উপনীত হয়েছে যে, অধ্যয়নরত জনসংখ্যার মধ্যে 106 বছর বয়স পর্যন্ত মৃত্যুহার হ্রাস নগণ্য (এই সময়ের বাইরে, নির্ভরযোগ্য তথ্য উপলব্ধ ছিল না) এবং মন্দ তথ্য এবং পদ্ধতিগত সমস্যা সহ বিভিন্ন কারণ সহ হ্রাসের পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণগুলি জাল হওয়ার সাথে গোম্পার্টজ আইনটি উপযুক্ত। 2018 সালের একটি গবেষণাপত্র অনুসারে, পরিসংখ্যানগত ত্রুটিগুলি মানুষের আপাত মৃত্যুহার হ্রাসের প্রধান কারণ। ঘটনা এই প্রসঙ্গে তিনটি সম্পর্কিত শব্দ ব্যবহার করা হয়েছেঃ জীবনের শেষের দিকে মৃত্যুর হার হ্রাসের ঝুঁকি হার হ্রাসের হারে বৃদ্ধি পাচ্ছে (গোম্পার্টজ আইনের মতো লগ-লিনিয়ারভাবে বৃদ্ধির পরিবর্তে)। আরও দৃঢ়ভাবে, বিপদের হার অবশেষে বৃদ্ধি (বা বরং, একটি সীমার দিকে অ্যাসিম্পটোটস) বন্ধ করে দেয় এবং তারপরে একটি ধ্রুবক হারে (বা বরং, একটি ধ্রুবক হারের কাছে পৌঁছায়) অগ্রসর হয়, যা তেজস্ক্রিয় ক্ষয়ের মতো (সামান্য উপ-) সূচকীয় ক্ষয় ঘটায়। এটি "মৃত্যুহার লেভেলিং-অফ"-এর সমার্থক হিসাবে ব্যবহৃত হয়, বা বরং সেই অঞ্চলটিকে বোঝাতে ব্যবহৃত হয় যেখানে বিপদের হার প্রায় স্থির থাকে। ইতিহাস একটি সংক্ষিপ্ত ঐতিহাসিক পর্যালোচনা দেওয়া হয়েছে; একটি বিস্তারিত সমীক্ষা দেওয়া হয়েছে। জীবনের শেষের দিকে মৃত্যুহার হ্রাস প্রথম মানুষের বার্ধক্যে ঘটে বলে প্রস্তাব করা হয়েছিল, যা গোম্পার্টজ আইনও প্রবর্তন করেছিল। এটি পর্যবেক্ষণ করা হয়েছিল এবং পরিমাপ করা হয়েছিল এবং পরবর্তী অনেক গবেষণায় পুনরুত্পাদন করা হয়েছিল। গ্রিনউড এবং আরউইন লিখেছেনঃ "বয়সের সাথে সাথে মৃত্যুর হার বৃদ্ধি একটি শিথিল হারে বৃদ্ধি পায়, যে প্রায় সমস্ত, সম্ভবত সমস্ত, গোম্পার্টজের ফর্মুলা ওভার-স্টেট সেনিল মৃত্যুহারের প্রকারের গ্র্যাজুয়েশন পদ্ধতি" "সম্ভাবনা যে বয়স বাড়ার সাথে সাথে মৃত্যুর হার অ্যাসিম্পটোটস একটি সীমাবদ্ধ মানের" "qx [মৃত্যুর এক বছরের সম্ভাবনা] এর সীমিত মান মহিলাদের জন্য 0.439 এবং পুরুষদের জন্য 0.544" এই গবেষণার পরে, দেরী-জীবনের মৃত্যুহার হ্রাস মানব দীর্ঘায়ুর বায়োডেমোগ্রাফি তত্ত্বের অন্যতম স্তম্ভ হয়ে ওঠে এবং মডেলগুলি এটিকে অন্তর্ভুক্ত করেছে। এটি মাঝে মাঝে সমালোচিত হয়েছে, এবং সম্প্রতি খুব গুরুতরভাবে সমালোচিত হয়েছে; নীচে দেখুন। সমালোচনা চরম দীর্ঘায়ু নিয়ে পরিসংখ্যানগত গবেষণা বেশ কয়েকটি কারণে কঠিন। প্রথমত, যেহেতু খুব কম লোকই খুব বৃদ্ধ বয়স পর্যন্ত বেঁচে থাকে, তাই এই ধরনের অধ্যয়নের জন্য একটি খুব বড় জনসংখ্যার প্রয়োজন হয়, আদর্শভাবে সকলেই একই পরিস্থিতিতে জন্মগ্রহণ করে এবং বসবাস করে (একই দেশ, একই জন্ম বছর)। ছোট দেশগুলিতে, একটি একক জন্ম বছরের সমষ্টি পরিসংখ্যানের জন্য অপর্যাপ্ত, এবং তাই একাধিক বছর প্রায়শই ব্যবহার করা হয়। দ্বিতীয়ত, মহান বয়সের কারণে, 100 বছরের বেশি বয়সী ব্যক্তিদের সঠিক রেকর্ডের জন্য 19 শতকের শেষের দিকে বা 20 শতকের গোড়ার দিকের রেকর্ডের প্রয়োজন হয়, যখন এই ধরনের রেকর্ড রাখা প্রায়শই উচ্চমানের ছিল না; আরও, একজনের বয়স অতিরঞ্জিত করার প্রবণতা রয়েছে, যা তথ্যকে বিকৃত করে। তৃতীয়ত, গ্রানুলারিটি একটি সমস্যা-আদর্শভাবে জন্ম ও মৃত্যুর সঠিক দিন ব্যবহার করা হবে; শুধুমাত্র জন্ম ও মৃত্যুর বছর ব্যবহার করে গ্রানুলারিটি প্রবর্তন করা হয়, যা পক্ষপাত যোগ করে (নীচে আলোচনা করা হয়েছে)। বিলুপ্ত প্রজন্মের পদ্ধতি ব্যবহার করে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ডেথ মাস্টার ফাইল থেকে একক জন্ম-বছরের গোষ্ঠীগুলি পরীক্ষা করে দেখা গেছে যে বিভিন্ন বিকৃত কারণগুলি সরানো হলে প্রভাবটি অদৃশ্য হয়ে যায়। বিশেষত, তারা এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছেন যে অধ্যয়নরত জনসংখ্যার মধ্যে 106 বছর বয়স পর্যন্ত মৃত্যুহার হ্রাস নগণ্য (এই সময়ের বাইরে, নির্ভরযোগ্য তথ্য উপলব্ধ ছিল না) এবং গম্পার্টজ আইনটি একটি উপযুক্ত, হ্রাসের পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণগুলি জাল, বিভিন্ন কারণ সহ, নীচে আলোচনা করা হয়েছে। কেন মৃত্যুহার হ্রাস করা হয়েছিল? যেহেতু বিভিন্ন গবেষণায় মানুষের মধ্যে মৃত্যুহার হ্রাস লক্ষ্য করা গেছে, কিন্তু 1998 সালে (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে এক বছরের গোষ্ঠীগুলির) যত্নশীল বিশ্লেষণে অদৃশ্য হয়ে গেছে, তাই জিজ্ঞাসা করা স্বাভাবিক যে এই অসামঞ্জস্যের কারণ কী-কেন মৃত্যুহার হ্রাস লক্ষ্য করা হয়েছিল? বেশ কয়েকটি কারণ প্রস্তাব করুন; লক্ষণীয়, প্রতিটি ক্ষেত্রে যখন এই ধরনের একটি কারণ সংশোধন করা হয় বা হ্রাস করা হয়, তখন গোম্পার্টজ আইনের সাথে মানানসই আরও ভাল হয়। তথ্যের গুণগত মানঃ বয়স অতিরঞ্জিত করা কখনও কখনও বয়স্ক ব্যক্তিদের বয়স অতিরঞ্জিত করার প্রবণতা থাকে; এটি আপাত মৃত্যুহার হ্রাস করে। প্রযুক্তিগতঃ মৃত্যুর সম্ভাবনার ব্যবহার (একটি পৃথক সময়ের ব্যবধানে, সাধারণত এক বছর), বিপদের হারের পরিবর্তে (মৃত্যুর শক্তি; তাৎক্ষণিক হার), পর্যাপ্ত বয়সের জন্য, এটি মৃত্যুর হারকে তাদের বয়স দ্বারা বিভক্ত করে বলে মনে হয়, কারণ মানুষের বয়স বাড়ার সাথে সাথে এক বছর তাদের জীবনের একটি ছোট এবং ছোট অংশ হয়ে যায়। প্রয়োজনে সাচার সূত্র ব্যবহার করে মৃত্যুর সম্ভাবনা পুনর্গঠন করা যেতে পারে। যেহেতু গোম্পার্টজ সূত্রটি লগ-লিনিয়ার, তাই আধা-লগ স্কেলে কাজ করা এবং লগারিদমের কেন্দ্রীয় পার্থক্য ভাগফল গ্রহণ করলে একটি নিরপেক্ষ এবং সর্বাধিক সম্ভাব্যতা প্রাক্কলনকারী পাওয়া যায় (ব্যবধান এবং বিপদের হারের পরিবর্তন ছোট বলে ধরে নেওয়া), তবে অন্যান্য পদ্ধতি, যেমন "অ্যাকচুয়ারিয়াল অনুমান", ফলন পক্ষপাত (বিশেষত রৈখিক স্কেলে একটি সূচকীয় ফাংশনের অবতলতার কারণে)। পদ্ধতিঃ বিভিন্ন জন্মের গোষ্ঠীকে বিভিন্ন মৃত্যুর মাত্রার সঙ্গে মিশ্রিত করা কোহোর্ট তথ্যের পরিবর্তে ক্রস-সেকশনাল ব্যবহার করা অপরিশোধিত অনুমান, যেমন একটি নির্দিষ্ট সময়ের ব্যবধানে মৃত্যুর অভিন্নতা উদাহরণস্বরূপ, যদি ঝুঁকির হার বেশি হয়, তবে গত মাসের তুলনায় সময়ের প্রথম মাসে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি মৃত্যুর আশা করা উচিত (যেহেতু কম লোক শেষ পর্যন্ত বেঁচে থাকে); ধরে নেওয়া উচিত যে পুরো সময়কাল জুড়ে বা পিরিয়ডের মাঝামাঝি সময়ে মৃত্যুর ঘটনা সমানভাবে ঘটে। কারণ জীবনের শেষের দিকে মৃত্যুর জন্য বেশ কয়েকটি কারণ প্রস্তাব করা হয়েছেঃ জনসংখ্যার বৈচিত্র্য (প্রথম প্রস্তাবিত), মৃত্যুহার হ্রাসের সবচেয়ে সাধারণ ব্যাখ্যা। এমনকি যদি পৃথক বিপদের হার গোম্পার্টজ আইন অনুসরণ করে, যদি জনসংখ্যা বৈচিত্র্যময় হয়, জনসংখ্যার বিপদের হার দেরী-জীবন হ্রাস প্রদর্শন করতে পারে। রিডান্ডেন্সি ক্লান্তি-বার্ধক্যের নির্ভরযোগ্যতা তত্ত্বে, একটি জীবের রিডান্ডেন্সি (রিজার্ভ) অত্যন্ত বৃদ্ধ বয়সে শেষ হয়ে যায়, তাই প্রতিটি এলোমেলো আঘাতের ফলে মৃত্যু হয়। আরও বিশদ বিবরণে, এটি কেবল তুলনামূলকভাবে সহজ জীবের ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য-বিভিন্ন উপতন্ত্র সহ আরও জটিল জীবের মধ্যে, হ্রাস কম উপস্থিত বা সম্পূর্ণ অনুপস্থিত। কম ঝুঁকিপূর্ণ আচরণ এবং বয়স্ক ব্যক্তিদের জন্য আরও বেশি আশ্রয় পরিবেশ। বিভিন্ন বিবর্তনীয় ব্যাখ্যা। বিভিন্ন লজিস্টিক মডেল ব্যবহার করে গোম্পার্টজ আইনের পরিবর্তনের মাধ্যমে জীবনের শেষের দিকে মৃত্যুর হার হ্রাসের মডেল তৈরি করা যেতে পারে। প্রাসঙ্গিকতা পেনশনের ক্ষেত্রে জীবনের শেষের দিকে মৃত্যুর হার গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, জীবনের শেষের দিকে (85 বছর বয়সের পরে) মৃত্যুর হার বেবি বুম প্রজন্মের জন্য বিশেষ আগ্রহের বিষয়, যা 2030 সাল থেকে এই বয়সে পৌঁছাবে এবং পেনশন তহবিলের গণনার জন্য। সাধারণত জীবের জন্য এবং বিশেষ করে মানুষের জন্য, বার্ধক্য বোঝার জন্য জীবনের শেষের দিকে মৃত্যুর হার মৌলিক গুরুত্ব বহন করে। উদ্ধৃতি তথ্যসূত্র অ্যাকচুয়ারিয়াল সায়েন্স সেনসেন্স