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Enregistrement W2587117224 · doi:10.1161/jaha.116.004445

Cardiovascular Diseases and Risk‐Factor Burden in Urban and Rural Communities in High‐, Middle‐, and Low‐Income Regions of China: A Large Community‐Based Epidemiological Study

2017· article· en· W2587117224 sur OpenAlexfundno aff
Ruohua Yan, Li Wei, Yin Lu, Yang Wang, Jian Bo, Lisheng Liu, Bing Liu, Bo Hu, Chun‐Ming Chen, Jin Guo, Hongye Zhang, Hui Chen, Jian Li, Juan Li, Jun Yang, Ke-an Wang, Li Zhang, Qing Deng, Bing Ren, Tao Chen, Tao Xu, Wei Wang, Wenhua Zhao, Xiaohong Chang, Xiaoru Cheng, Xinye He, Xixin Hou, Xingyu Wang, Xiulin Bai, Zhao Xiuwen, Xu Liu, Xuan Jia, Yi Sun, Yi Zhai, Dong Li, Di Chen, Hui Jin, Jiwen Tian, Yumin Ma, Yindong Li, Chao He, Kai You, Songjian Zhang, Xiuzhen Tian, Xu Xu, Jinling Di, Mei Wang, Qiang Zhou, Aiying Han, Minzhi Cao, Jianfang Wu, Weiping Jiang, Deren Qiang, Jing Qin, Shan Qian, Suyi Shi, Zhenzhen Qian, Zhengrong Liu, Changlin Dong, Ming Wan, Jun Li, Jinhua Tang, Yongzhen Mo, Rongwen Bian, Qinglin Lou, Lei Rensheng, Lihua Hu, Shuwei Xiong, Yan Zhong, Ning Li, Xincheng Tang, Shuli Ye, Yu Liu, Chunyi Li, Yujin Li, Fu Minfan, Qiuyuan Wang, Xiaoli Fu, Xiaojie Xing, Baoxia Guo, Huilian Feng, Lihui Xu, Yuqing Yang, Haibin Ma, Ruiqi Wu, Yali Wang, Xiaolan Ma, Hongze Liu, Yurong Ma, Xiaoyang Liao, Bo Yuan, Qian Zhao, Guofan Xu, Hui He, Jiankang Liu, Xin Wang, Ming Chen, Wenqing Deng, Fanghong Lu, Zhendong Liu, Hua Zhang, Shangwen Sun, Shujian Wang, Yingxin Zhao, Yutao Diao, Xuezheng Shi, Debin Ren, Chuanrui Wei, Liangqing Zhang, Jufang Wang, Lianghou Fan, Guoqin Liu, Yan Hou, Cuiying Wu, Guilan Ma, Wei Hua, Junying Wang, Xiongfei Bao, Yue Tang, Tianlu Liu, Yahong Zhi, Peng Zhang, Ailing Wang, Huijuan Wang, Jianna Liu, Q H Liu, Rong Wang, Jianguo Wu, Aideer Aili, Ayoufumiti Wula, A Bu-la, Dongmei Yang, Qian Wen, Yize Xiao, Ying Shao, Jing He, Kehua Li, Wuba Bai, Yunchun Jiang, Huaxing Liu, Shunyun Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChinaEpidemiologyEnvironmental healthRisk factorRural communityMedicineGeographyEconomic growthSocioeconomicsEconomicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Most cardiovascular diseases occur in low‐ and middle‐income regions of the world, but the socioeconomic distribution within China remains unclear. Our study aims to investigate whether the prevalence of cardiovascular diseases differs among high‐, middle‐, and low‐income regions of China and to explore the reasons for the disparities. Methods and Results We enrolled 46 285 individuals from 115 urban and rural communities in 12 provinces across China between 2005 and 2009. We recorded their medical histories of cardiovascular diseases and calculated the INTERHEART Risk Score for the assessment of cardiovascular risk‐factor burden, with higher scores indicating greater burden. The mean INTERHEART Risk Score was higher in high‐ and middle‐income regions than in low‐income regions (9.47, 9.48, and 8.58, respectively, P <0.0001). By contrast, the prevalence of total cardiovascular disease (stroke, ischemic heart disease, and other heart diseases that led to hospitalization) was lower in high‐ and middle‐income regions than in low‐income regions (7.46%, 7.42%, and 8.36%, respectively, P trend =0.0064). In high‐ and middle‐income regions, urban communities have higher INTERHEART Risk Score and higher prevalent rate than rural communities. In low‐income regions, however, the prevalence of total cardiovascular disease was similar between urban and rural areas despite the significantly higher INTERHEART Risk Score for urban settings. Conclusions We detected an inverse trend between risk‐factor burden and cardiovascular disease prevalence in urban and rural communities in high‐, middle‐, and low‐income regions of China. Such asymmetry may be attributed to the interregional differences in residents’ awareness, quality of healthcare, and availability and affordability of medical services.

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 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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations113
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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