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Enregistrement W2766009282 · doi:10.1093/eurpub/ckx187.363

Impact of NCD policies on ischaemic heart disease and premature NCD mortality change in Europe

2017· article· en· W2766009282 sur OpenAlexaff
Barış Ünal, Erdem Erkoyun, Katerina Maximova, Jill Farrington, Enrique Loyola, Julia Critchley, Simon Capewell, Gauden Galea

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIschaemic heart diseaseMedicineDiseaseCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This study aimed to analyse the change in Ischaemic Heart Disease (IHD) mortality and premature mortality rates from non-communicable disease (NCD) between 2000 and 2014 in relation to NCD policies in WHO European countries. Methods IHD mortality rates for over 30 age group and premature (age 30-69) mortality from four major NCDs (cardiovascular diseases, diabetes, chronic respiratory disease and cancer) were obtained from the European Detailed Mortality Database. NCD policy score (NCDPS) was developed using the 2010 WHO NCD Country Capacity Survey and Global Tobacco Epidemic Report 2011 results. Countries were dichotomized as high or low performance, using 100 unit change in IHD and 150 unit change in premature mortality as cut-off values. Logistic regression was used to analyse the association between NCDPS and change in mortality rates and the association was adjusted for change in GDPppp and Human Development Index (HDI) to reflect the socioeconomic development in the same period. R2 values indicated the variability explained in change in mortality rates by the NCDPS. Results IHD mortality rates decreased between years 2000 and 2014 in all WHO Europe countries; the decrease was highest in Kazakhstan, Georgia and Ukraine while premature NCD mortality decrease were highest in Estonia, Azerbaijan and Ireland. NCDPS explained the 14% of the variation in IHD mortality change in both groups; %1 in women and 18% in men(p = 0.04, p = 0.64, p = 0.03). The association between the NCDPS and IHD in men disappeared when adjusted by GDPppp (Beta=-0.04, p = 0.15, R2 =20%) and by HDI (Beta=-0.05, p = 0.09, R2=61%) suggesting that socioeconomic development also contributed the decrease in IHD mortality in men. Premature NCD mortality was not significantly associated with NCDPS. Conclusions There is a decrease in IHD mortality and premature NCD mortality in WHO Europe countries. Change in socioeconomic development and NCDPS explained substantial part of the IHD decrease. Key messages: There is a decrease in IHD mortality and premature NCD mortality in WHO Europe countries. The impact of NCD policies needs to be evaluated further after methodologic refinements in NCDPS such as lag time and stratifying the countries according to socioeconomic development levels

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,589
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,095 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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