Actuarial aging rates in human cohorts

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Aging rate is an important characteristic of human aging. Attempts to measure aging rates through the Gompertz slope parameter lead to a conclusion that actuarial aging rates were stable during the most of the 20th century, but recently demonstrate an increase over time in the majority of studied populations. These findings were made using cross-sectional mortality data rather than by the analysis of mortality of real birth cohorts. In this study we analyzed historical changes of actuarial aging rates in human cohorts. The Gompertz parameters were estimated in the age interval 50-80 years using data on one-year cohort age-specific death rates from the Human Mortality Database (HMD). Totally, data for 2,294 cohorts of men and women from 76 populations were analyzed. Changes of the Gompertz slope parameter in the studied cohorts revealed two distinct patterns for actuarial aging rate. In higher mortality Eastern European countries actuarial aging rates showed continuous decline from the 1910 to 1940 birth cohort. In lower mortality Western European countries, Australia, Canada, Japan, New Zealand, and USA actuarial aging rates declined from the 1910th to approximately 1930th cohort and then increased. Overall, in 50 out of 76 populations (68%) actuarial aging rate demonstrated decreasing pattern of change over time. Compensation effect of mortality (CEM) was tested for the first time in human cohorts and the cohort species-specific lifespan was estimated. CEM was confirmed using cohort data and human cohort species-specific lifespan estimates were similar to the estimates obtained for the cross-sectional data published earlier.

About the authors

L. A Gavrilov

NORC at the University of Chicago;Institute for Demographic Research, Federal Center of Theoretical and Applied Sociology, Russian Academy of Sciences

Email: lagavril@yahoo.com
60637 Chicago, IL, USA;109028 Moscow, Russia

N. S Gavrilova

NORC at the University of Chicago;Institute for Demographic Research, Federal Center of Theoretical and Applied Sociology, Russian Academy of Sciences

60637 Chicago, IL, USA;109028 Moscow, Russia

References

  1. Gavrilov, L. A., and Gavrilova, N. S. (1991) The Biology of Life Span: A Quantitative Approach, Harwood Academic Publisher, New York.
  2. Gavrilov, L. A., and Gavrilova, N. S. (2022) Trends in human species-specific lifespan and actuarial aging rate, Biochemistry (Moscow), 87, 1998-2011, doi: 10.1134/S0006297922120173.
  3. Tai, T. H., and Noymer, A. (2018) Models for estimating empirical Gompertz mortality: with an application to evolution of the Gompertzian slope, Popul. Ecol., 60, 171-184, doi: 10.1007/s10144-018-0609-6.
  4. Gavrilov, L. A., and Gavrilova, N. S. (2006) Reliability Theory of Aging and Longevity in Handbook of the Biology of Aging (Masoro, E. J., and Austad, S. N., eds) 6 Edn., Academic Press, San Diego, pp. 3-42, doi: 10.1016/B978-012088387-5/50004-2.
  5. Mikhalsky, A. I. (2023) On the Paper by Leonid A. Gavrilov and Natalia S. Gavrilova entitled "Trends in Human Species-Specific Lifespan and Actuarial Aging Rate" Published in Biochemistry (Moscow), Vol. 87, Nos. 12-13, pp. 1622-1633 (2022), Biochemistry (Moscow), 88, 162-163, doi: 10.1134/S0006297923010145.
  6. Bongaarts, J. (2005) Long-range trends in adult mortality: Models and projection methods, Demography, 42, 23-49, doi: 10.1353/dem.2005.0003.
  7. Bongaarts, J. (2009) Trends in senescent life expectancy, Popul. Stud. (Camb), 63, 203-213, doi: 10.1080/00324720903165456.
  8. Gavrilov, L. A., Gavrilova, N. S., and Nosov, V. N. (1983) Human life span stopped increasing: why? Gerontology, 29, 176-180, doi: 10.1159/000213111.
  9. Horiuchi, S. (1997) Postmenopausal acceleration of age-related mortality increase, J. Gerontol. A Biol. Sci. Med. Sci., 52, B78-B92, doi: 10.1093/gerona/52A.1.B78.
  10. Li, T., Yang, Y. C., and Anderson, J. J. (2013) Mortality increase in late-middle and early-old age: heterogeneity in death processes as a new explanation, Demography, 50, 1563-1591, doi: 10.1007/s13524-013-0222-4.
  11. Tarkhov, A. E., Menshikov, L. I., and Fedichev, P. O. (2017) Strehler-Mildvan correlation is a degenerate manifold of Gompertz fit, J. Theor.Biol., 416, 180-189, doi: 10.1016/j.jtbi.2017.01.017.
  12. Human Mortality Database. University of California, Berkeley (USA), and Max Planck Institute for Demographic Research (Germany), URL: https://www.mortality.org (accessed on 6.5.2022).
  13. Golubev, A. (2019) A 2D analysis of correlations between the parameters of the Gompertz-Makeham model (or law?) of relationships between aging, mortality, and longevity, Biogerontology, 20, 799-821, doi: 10.1007/s10522-019-09828-z.
  14. Strehler, B. L., and Mildvan, A. S. (1960) General theory of mortality and aging, Science, 132, 14-21, doi: 10.1126/science.132.3418.14.
  15. Gavrilov, L. A., Gavrilova, N. S., and Yaguzhinsky, L. S. (1978) The main patterns of aging and death of animals from the point of view of the theory of reliability [in Russian], J. Gen. Biol., 39, 734-742.
  16. Gavrilov, L. A., and Gavrilova, N. S. (2023) On the Commentary by Anatoly I. Mikhalsky Published in Biochemistry (Moscow), Vol. 88, No. 1, pp. 162-163 (2023), Biochemistry (Moscow), 88, 289, doi: 10.1134/S0006297923020116.
  17. Ho, J. Y., and Hendi, A. S. (2018) Recent trends in life expectancy across high income countries: retrospective observational study, Br. Med. J., 362, k2562, doi: 10.1136/bmj.k2562.
  18. Gavrilov, L. A., and Gavrilova, N. S. (2001) The reliability theory of aging and longevity, J. Theor. Biol., 213, 527-545, doi: 10.1006/jtbi.2001.2430.
  19. Olovnikov, A. M. (2022) Planetary metronome as a regulator of lifespan and aging rate: the metronomic hypothesis, Biochemistry (Moscow), 87, 1640-1650, doi: 10.1134/S0006297922120197.
  20. Gavrilova, N. S., Gavrilov, L. A., Severin, F. F., and Skulachev, V. P. (2012) Testing predictions of the programmed and stochastic theories of aging: comparison of variation in age at death, menopause, and sexual maturation, Biochemistry (Moscow), 77, 754-760, doi: 10.1134/S0006297912070085.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».