Does national expenditure on research and development influence stroke outcomes?
Notice bibliographique
Résumé
Background Expenditure on research and development is a macroeconomic indicator representative of national investment. International organizations use this indicator to compare international research and development activities. Aim We investigated whether differences in expenditures on research and development at the country level may influence the incidence of stroke and stroke mortality. Methods We compared stroke metrics with absolute amount of gross domestic expenditure on R&D (GERD) per-capita adjusted for purchasing power parity (aGERD) and relative amount of GERD as percent of gross domestic product (rGERD). Sources included official data from the UNESCO, the World Health Organization, the World Bank, and population-based studies. We used correlation analysis and multivariable linear regression modeling. Results Overall, data on stroke mortality rate and GERD were available from 66 countries for two periods (2002 and 2008). Age-standardized stroke mortality rate was associated with aGERD (r = -0.708 in 2002 and r = -0.730 in 2008) or rGERD (r = -0.545 in 2002 and r = -0.657 in 2008) (all p < 0.001). Multivariable analysis showed a lower aGERD and rGERD were independently and inversely associated with higher stroke mortality (all p < 0.05). The estimated prevalence of hypertension, diabetes, or obesity was higher in countries with lower aGERD. The analysis of 27 population-based studies showed consistent inverse associations between aGERD or rGERD and incident risk of stroke and 30-day case fatality. Conclusions There is higher stroke mortality among countries with lower expenditures in research and development. While this study does not prove causality, it suggests a potential area to focus efforts to improve global stroke outcomes.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».