Trends in the incidence of acute myocardial infarction between 1984 and 1993 - The Halifax County MONICA Project.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to vital statistics data for Halifax County, between 1984 and 1993 the annual mortality rate decreased for ischemic heart disease and myocardial infarction (MI). OBJECTIVES: To estimate the change in MI mortality, applying standardized diagnostic criteria; to determine whether decreased case fatality or decreased MI event rate, or both, caused decreased mortality; and to determine the contribution of MI incidence rate to altered event rate. PATIENTS AND METHODS: All persons in the study area aged 25 to 74 years and admitted to hospital or dying outside hospital with suspected acute coronary syndromes were registered prospectively. Demographic, health history and clinical data were extracted from medical records or collected from medical examiner reports, next-of-kin interviews or family physicians. Definite or possible MI was diagnosed according to World Health Organization MONItoring of trends and determinants in CArdiovascular disease (MONICA) criteria. Trends in age- and sex-standardized rates were estimated by using log-linear regression analysis. RESULTS: Of 4283 patients admitted to hospital for MI, 23.9% died within 28 days; 1401 patients who had suffered an MI died before admission to hospital. MI mortality decreased annually by 3.9% (95% CI 1.9 to 5.8); two-thirds of the decline was due to MI event rates (2.6%; CI 1.3 to 3.8) and one-third to a decrease in 28-day case fatality (1.3%; CI 0.2 to 2. 3). A decrease in MI incidence rate (3.2%; CI 1.7 to 4.8), rather than a decline in MI recurrence rate (1.4%; CI 0.7 to -3.5), was the major reason for the declining event rate. CONCLUSIONS: A decrease in the incidence of MI, possibly due to primary prevention, had a major impact on the declining MI mortality. Decreased in-hospital MI fatality, possibly due to improved treatment, was responsible for the decline in case fatality.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».