Causes of Death Data in the Global Burden of Disease Estimates for Ischemic and Hemorrhagic Stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke mortality estimates in the Global Burden of Disease (GBD) study are based on routine mortality statistics and redistribution of ill-defined codes that cannot be a cause of death, the so-called 'garbage codes' (GCs). This study describes the contribution of these codes to stroke mortality estimates. METHODS: All available mortality data were compiled and non-specific cause codes were redistributed based on literature review and statistical methods. Ill-defined codes were redistributed to their specific cause of disease by age, sex, country and year. The reassignment was done based on the International Classification of Diseases and the pathology behind each code by checking multiple causes of death and literature review. RESULTS: Unspecified stroke and primary and secondary hypertension are leading contributing 'GCs' to stroke mortality estimates for hemorrhagic stroke (HS) and ischemic stroke (IS). There were marked differences in the fraction of death assigned to IS and HS for unspecified stroke and hypertension between GBD regions and between age groups. CONCLUSIONS: A large proportion of stroke fatalities are derived from the redistribution of 'unspecified stroke' and 'hypertension' with marked regional differences. Future advancements in stroke certification, data collections and statistical analyses may improve the estimation of the global stroke burden.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle