A esperança de vida depende muito de onde você cresce ou mora. Portanto, quanto mais uma população díspar pode ser dividida em subpopulações que têm características em comum, mais as previsões se tornam precisas. Isto pode envolver a subdivisão da população por sexo (em média, as mulheres vivem mais do que os homens) ou tabagismo (por razões óbvias) ou ambos.
A equipe de investigadores utilizou uma versão sofisticada desta abordagem ao desenvolver a aplicação, baseada em estudos anteriores. Isto permite que a sua aplicação tenha em consideração os efeitos da esperança de vida em pessoas com fatores de risco graves, como colesterol alto, por exemplo.
O desenvolvimento da aplicação envolveu lidar com alguns problemas ao longo do caminho para estimar os benefícios potenciais para a saúde para a população em geral com base em testes clínicos. Isto ocorre porque existem discrepâncias entre os sujeitos do estudo e as populações por uma série de razões.
Por exemplo, um ensaio clínico dos efeitos do sumo de laranja em marinheiros com escorbuto mostrará benefícios profundos porque eles são um segmento restrito com deficiência de vitamina C. Mas quem espera ver os mesmos efeitos benéficos ao prescrever sumo de laranja para todos que fazem uma viagem de barco nos dias de hoje vai ficar profundamente desapontado.
A seriedade com que deve tratar as previsões de uma aplicação deste tipo é basicamente uma função de quão precisamente ela reflete a subpopulação na qual você se encaixa melhor.
A principal razão pela qual as calculadoras de esperança média de vida apresentam valores tão diferentes é porque há uma ampla gama de fatores que influenciam os resultados. Ser casado aumenta sua esperança de vida em comparação com ser solteiro, assim como ser feliz. Além do tabaco, os níveis de ingestão de frutas e vegetais influenciam a esperança de vida.