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Enregistrement W2127340357 · doi:10.1016/s2214-109x(15)00179-5

Regional contributions of six preventable risk factors to achieving the 25 × 25 non-communicable disease mortality reduction target: a modelling study

2015· article· en· W2127340357 sur OpenAlex
Vasilis Kontis, Colin Mathers, Ruth Bonita, Gretchen A Stevens, Jürgen Rehm, Kevin D. Shield, Leanne M Riley, Vladimir Poznyak, Samer Jabbour, Renu Garg, Anselm Hennis, Heba Fouad, Robert Beaglehole, Majid Ezzati

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésEnvironmental healthMedicineNon-communicable diseaseRisk factorEpidemiologyObesityDiseaseDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Countries have agreed to reduce premature mortality from the four main non-communicable diseases (NCDs) by 25% from 2010 levels by 2025 (referred to as the 25 × 25 target). Countries also agreed on a set of global voluntary targets for selected NCD risk factors. Previous analyses have shown that achieving the risk factor targets can contribute substantially towards meeting the 25 × 25 mortality target at the global level. We estimated the contribution of achieving six of the globally agreed risk factor targets towards meeting the 25 × 25 mortality target by region. METHODS: We estimated the effect of achieving the targets for six risk factors (tobacco and alcohol use, salt intake, obesity, and raised blood pressure and glucose) on NCD mortality between 2010 and 2025. Our methods accounted for multicausality of NCDs and for the fact that, when risk factor exposure increases or decreases, the harmful or beneficial effects on NCDs accumulate gradually. We used data for risk factor and mortality trends from systematic analyses of available country data. Relative risks for the effects of individual and multiple risks, and for change in risk after decreases or increases in exposure, were from reanalyses and meta-analyses of epidemiological studies. FINDINGS: The probability of dying between the ages 30 years and 70 years from the four main NCDs in 2010 ranged from 19% in the region of the Americas to 29% in southeast Asia for men, and from 13% in Europe to 21% in southeast Asia for women. If current trends continue, the probability of dying prematurely from the four main NCDs is projected to increase in the African region but decrease in the other five regions. If the risk factor targets are achieved, the 25 × 25 target will be surpassed in Europe in both men and women, and will be achieved in women (and almost achieved in men) in the western Pacific; the regions of the Americas, the eastern Mediterranean, and southeast Asia will approach the target; and the rising trend in Africa will be reversed. In most regions, a more ambitious approach to tobacco control (50% reduction relative to 2010 instead of the agreed 30%) will contribute the most to reducing premature NCD mortality among men, followed by addressing raised blood pressure and the agreed tobacco target. For women, the highest contributing risk factor towards the premature NCD mortality target will be raised blood pressure in every region except Europe and the Americas, where the ambitious (but not agreed) tobacco reduction would have the largest benefit. INTERPRETATION: No WHO region will meet the 25 × 25 premature mortality target if current mortality trends continue. Achieving the agreed targets for the six risk factors will allow some regions to meet the 25 × 25 target and others to approach it. Meeting the 25 × 25 target in Africa needs other interventions, including those addressing infection-related cancers and cardiovascular disease. FUNDING: UK Medical Research Council.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,277 · 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