Dottorato in SCUOLA DI SCIENZE STATISTICHE

Titolo della tesi: Innovative approaches to mortality gaps: emerging trends and methodological contributions

Lo studio della mortalità rimane uno dei pilastri della ricerca demografica, ma anche uno dei suoi ambiti più in evoluzione. Il continuo aumento della speranza di vita, considerato tra i maggiori successi dell’umanità, si accompagna infatti a persistenti disuguaglianze di sopravvivenza tra gruppi sociali, sessi, regioni e cause di morte. Comprendere e modellare tali disparità è oggi una sfida cruciale, sia per la ricerca scientifica sia per la progettazione di politiche pubbliche in un contesto di rapido invecchiamento e crescente eterogeneità della popolazione. Questa tesi di dottorato mira ad approfondire come le disuguaglianze di mortalità possano essere analizzate, modellate e previste in modo coerente. L’obiettivo generale è duplice: da un lato, contribuire alla comprensione empirica dei divari di mortalità; dall’altro, sviluppare strumenti statistici che migliorino la rappresentazione delle differenze in mortalità tra popolazioni. A tal fine, la tesi adotta un approccio integrato che combina strumenti demografici classici con metodologie provenienti da discipline affini, come la statistica applicata e l’econometria. La ricerca ha un carattere esplicitamente esplorativo: i tre articoli che compongono il cuore della tesi non costituiscono un unico percorso cumulativo, ma tre indagini autonome e complementari che utilizzano strategie analitiche, tecniche statistiche e fonti di dati differenti. Questa varietà di approcci è parte integrante del progetto scientifico e riflette la convinzione che la complessità dei fenomeni di mortalità richieda l’esplorazione di una pluralità di strumenti metodologici. Il primo lavoro di ricerca introduce un modello bayesiano Age–Period–Cohort (APC) per lo studio del gap di mortalità tra i sessi, che integra la dipendenza strutturale tra i tassi di mortalità delle due popolazioni e produce previsioni più coerenti rispetto alle formulazioni tradizionali. Il secondo presenta un modello stocastico basato sulla distribuzione di Skellam, capace di descrivere direttamente il divario tra due conteggi di decessi e, applicato ai dati reali sulla differenza tra le due principali cause di morte in Italia (malattie circolatorie e tumori), di fornire previsioni più accurate rispetto ai modelli classici utilizzati come benchmark. Il terzo studio analizza le “Deaths of Despair” (decessi legati ad alcol, droghe e suicidi) in Italia, mostrando come le traiettorie delle tre cause non seguano un andamento comune e riflettano marcate differenze territoriali. Nel complesso, la tesi costituisce un punto di ingresso nello studio scientifico delle disuguaglianze di mortalità, mostrando come la modellizzazione dei gap di mortalità resti un ambito ricco di potenziale. I primi due studi offrono contributi metodologici originali che migliorano la coerenza e la capacità previsionale dei modelli esistenti, mentre il terzo utilizza la modellizzazione come strumento interpretativo, chiarendo empiricamente il significato delle Deaths of Despair nel contesto italiano. Le prospettive future riguardano lo sviluppo di previsioni coerenti multi-popolazione e l’approfondimento delle disuguaglianze di mortalità, facendo leva sulle tecniche esplorate e affinate in questa ricerca.