Prevalence and Years Lived with Disability of 310 Diseases and Injuries in Iran and its Neighboring Countries, 1990-2015: Findings from Global Burden of Disease Study 2015.
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to significant achievements in reducing mortality and increasing life expectancy, the issue of disability from diseases and injuries, and their related interventions, has become one of the most important concerns of health-related research. METHODS: Using data obtained from the GBD 2015 study, the present report provides prevalence and years lived with disability (YLDs) of 310 diseases and injuries by sex and age in Iran and neighboring countries over the period 1990-2015. Age-standardized rates of all causes of YLDs are presented for both males and females in 16 countries for 1990 and 2015. We present the percentage of total YLDs for 21 categories of diseases and injuries, the percentage of YLDs for age groups, as well as the ranking of the most prevalent causes and YLDs from the top 50 diseases and injuries in Iran. RESULTS: In 2015, the burden of 310 diseases and injuries among the Iranian population was responsible for 8,357,878 loss of all-age total years, which is equal to 10.58% of total years lived per year. This differs from the neighboring countries, as it ranges from 9.05% in Turkmenistan to 13.36% in Russia. During the past 25 years, a remarkable decrease was observed in all-cause YLD rates in all 16 countries. Meanwhile, in all countries, the age-standardized rate of all causes of YLDs was higher in females than males. CONCLUSION: Based on our findings, one of the remarkable changes in NCDs observed among the studied age groups was increased rate of YLDs from mental disorders, which was replaced by musculoskeletal disorders in older age groups in 2015.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle