Trend of Socio-Demographic Index and Mortality Estimates in Iran and its Neighbors, 1990-2015; Findings of the Global Burden of Diseases 2015 Study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Global burden of disease and injuries study (GBD 2015) reports expected measures for years of life lost (YLL) based on socio-demographic index (SDI) of countries, as well as the observed measures. In this extended GBD 2015 report, we reviewed total and cause-specific deaths and YLL for Iran and all its neighboring countries between 1990 and 2015. METHODS: We extracted data from the GBD 2015 database. Observed YLL measures were calculated by multiplying the number of deaths by standard life expectancy at each age. SDI was a composite index, calculated based on income per capita, average years of schooling, and total fertility rate. The GBD world population was used for age standardization. RESULTS: All-ages crude death rate in Iran reduced from 665.6 per 100,000 population (95% uncertainty interval: 599.3-731.6) in 1990 to 487.2 (414.9-566.1) in 2015. The ratio of observed to expected YLL (O/E ratio) for all-causes ranged between 0.54 (Turkey) and 1.95 (Russia) in 2015. For Iran, the all-causes O/E ratio was less than 1 in all years (1990-2015), except 2003. However, cause-specific O/E ratio was more than 1 for some causes, including the top leading causes of YLL (ischemic heart disease, road injuries, and cerebrovascular disorders). Ischemic heart disease was the first or second cause of YLL in all comparator countries except Afghanistan. CONCLUSION: The leading YLL causes with high O/E ratios should be prioritized in public health efforts. In addition to research evidence, countries with low O/E ratios should be scrutinized to find feasible innovative interventions.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».