Trends in death attributed to myocardial infarction, heart failure and pulmonary embolism in Europe and Canada over the last decade
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Worldwide, cardiovascular diseases and cancer account for ∼40% of deaths. Certain reports have shown a progressive decrease in mortality. Our main objective was to assess mortality trends related to myocardial infarction (MI), heart failure (HF) and pulmonary embolism (PE). METHODS: MI, HF and PE were studied as cause of death based on the analysis of death certificates in Canada (C), England and Wales (E), France (F) and Sweden (S). We also used a multiple cause approach. Age-standardized death rates (SDR) were calculated. RESULTS: The SDR for MI, HF or PE as the underlying cause of death, all decreased during the last decade. The decrease in SDR secondary to MI exceeded that for HF or PE. Concerning multiple cause of death, a greater decrease was also found for MI, compared with HF or PE. CONCLUSIONS: We confirm the beneficial trends in SDR with MI, HF or PE both as underlying or multiple causes in the studied countries. For HF and PE, multiple cause approach seems more accurate to describe the burden of these two pathologies. Our study also suggests that more efforts should be dedicated to HF and PE in order to achieve similar trends than in MI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».