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Enregistrement W1807773213

Population health and burden of disease profile of Iran among 20 countries in the region: from Afghanistan to Qatar and Lebanon.

2014· article· en· W1807773213 sur OpenAlexaff
Saeid Shahraz, Mohammad H. Forouzanfar, Sadaf G Sepanlou, Daniel Dicker, Paria Naghavi, Farshad Pourmalek, Ali H. Mokdad, Rafael Lozano, Theo Vos, Mohsen Asadi-Lari, Ali-Akbar Sayyari, Christopher J L Murray, Mohsen Naghavi

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyMedicinePopulationDisease burdenBurden of diseaseDisability-adjusted life yearEnvironmental healthYears of potential life lostMiddle EastDemographyGlobal healthDiseasePublic healthGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population health and disease profiles are diverse across Iran's neighboring countries. Borrowing the results of the country-level Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors 2010 Study (GBD 2010), we aim to compare Iran with 19 countries in terms of an important set of population health and disease metrics. These countries include those neighboring Iran and a few other countries from the Middle East and North Africa (MENA) region. METHODS: We show the pattern of health transition across the comparator countries from 1990 through 2010. We use classic GBD metrics measured for the year 2010 to indicate the rank of Iran among these nations. The metrics include disability-adjusted life years (DALYs), years of life lost as a result of premature death (YLLs), years of life lost due to disability (YLDs), health-adjusted life expectancy (HALE), and age-standardized death rate (ASD). RESULTS: Considerable and uniform transition from communicable, maternal, neonatal, and nutritional (CMMN) conditions to non-communicable diseases (NCDs) was seen between 1990 and 2010. On average, ischemic heart disease, lower respiratory infections, and road injuries were the three principal causes of YLLs, while low back pain and major depressive disorders were the top causes of YLDs in these countries. Iran ranked 13th in HALE and 12th in ASD. The function of Iran's health care, measured by DALYs, was somewhat in the middle of the HALE spectrum for the comparator countries. This intermediate position becomes rather highlighted when Afghanistan, as outlier, is taken out of the comparison. CONCLUSION: Effective policies to reduce NCDs need to be formulated and implemented through an integrated health care system. Our comparison shows that Iran can learn from the experience of a number of these countries to devise and execute the required strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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