Population health and burden of disease profile of Iran among 20 countries in the region: from Afghanistan to Qatar and Lebanon.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».