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Enregistrement W2109098894 · doi:10.9778/cmajo.2012-0015

Projections of preventable risks for cardiovascular disease in Canada to 2021: a microsimulation modelling approach

2014· article· en· W2109098894 sur OpenAlexaffvenueabout
Douglas G. Manuel, Meltem Tuna, Deirdre Hennessy, Carol Bennett, Anya Okhmatovskaia, Philippe Finès, Peter Tanuseputro, Jack V. Tu, W. Michael Flanagan

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensUniversity of TorontoBruyèreMcGill University Health CentreMcGill UniversityStatistics CanadaInstitute for Clinical Evaluative SciencesOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrosimulationMedicineObesityPopulationEnvironmental healthDiseaseIncidence (geometry)Risk factorRisk assessmentDiabetes mellitusDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reductions in preventable risks associated with cardiovascular disease have contributed to a steady decrease in its incidence over the past 50 years in most developed countries. However, it is unclear whether this trend will continue. Our objective was to examine future risk by projecting trends in preventable risk factors in Canada to 2021. METHODS: We created a population-based microsimulation model using national data on births, deaths and migration; socioeconomic data; cardiovascular disease risk factors; and algorithms for changes in these risk factors (based on sociodemographic characteristics and previous cardiovascular disease risk). An initial population of 22.5 million people, representing the Canadian adult population in 2001, had 13 characteristics including the risk factors used in clinical risk prediction. There were 6.1 million potential exposure profiles for each person each year. Outcome measures included annual prevalence of risk factors (smoking, obesity, diabetes, hypertension and lipid levels) and of co-occurring risks. RESULTS: From 2003 to 2009, the projected risks of cardiovascular disease based on the microsimulation model closely approximated those based on national surveys. Except for obesity and diabetes, all risk factors were projected to decrease through to 2021. The largest projected decreases were for the prevalence of smoking (from 25.7% in 2001 to 17.7% in 2021) and uncontrolled hypertension (from 16.1% to 10.8%). Between 2015 and 2017, obesity was projected to surpass smoking as the most prevalent risk factor. INTERPRETATION: Risks of cardiovascular disease are projected to decrease modestly in Canada, leading to a likely continuing decline in its incidence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,144 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations38
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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