The Burden of Cardiovascular Diseases Among US States, 1990-2016
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in the United States, but regional variation within the United States is large. Comparable and consistent state-level measures of total CVD burden and risk factors have not been produced previously. Objective: To quantify and describe levels and trends of lost health due to CVD within the United States from 1990 to 2016 as well as risk factors driving these changes. Design, Setting, and Participants: Using the Global Burden of Disease methodology, cardiovascular disease mortality, nonfatal health outcomes, and associated risk factors were analyzed by age group, sex, and year from 1990 to 2016 for all residents in the United States using standardized approaches for data processing and statistical modeling. Burden of disease was estimated for 10 groupings of CVD, and comparative risk analysis was performed. Data were analyzed from August 2016 to July 2017. Exposures: Residing in the United States. Main Outcomes and Measures: Cardiovascular disease disability-adjusted life-years (DALYs). Results: Between 1990 and 2016, age-standardized CVD DALYs for all states decreased. Several states had large rises in their relative rank ordering for total CVD DALYs among states, including Arkansas, Oklahoma, Alabama, Kentucky, Missouri, Indiana, Kansas, Alaska, and Iowa. The rate of decline varied widely across states, and CVD burden increased for a small number of states in the most recent years. Cardiovascular disease DALYs remained twice as large among men compared with women. Ischemic heart disease was the leading cause of CVD DALYs in all states, but the second most common varied by state. Trends were driven by 12 groups of risk factors, with the largest attributable CVD burden due to dietary risk exposures followed by high systolic blood pressure, high body mass index, high total cholesterol level, high fasting plasma glucose level, tobacco smoking, and low levels of physical activity. Increases in risk-deleted CVD DALY rates between 2006 and 2016 in 16 states suggest additional unmeasured risks beyond these traditional factors. Conclusions and Relevance: Large disparities in total burden of CVD persist between US states despite marked improvements in CVD burden. Differences in CVD burden are largely attributable to modifiable risk exposures.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».