Abstract P115: Better Methodologies to Compare Coronary Heart Disease Mortality Trends in Latin American Countries: Argentina, Colombia and Mexico From 1985 to 2012
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Coronary heart disease (CHD) is the leading cause of death worldwide. CHD mortality rates have decreased in most high-income countries, but increased in some Latin-American countries. CHD mortality rates have plateaued among young adults (<55 years) in the US, UK and Australia, but trends in Latin-America are largely unknown. Few studies have analyzed trends in age and sex-specific CHD mortality rates in this region, and almost none has assured data quality by correcting for garbage codes (ICD codes for nonspecific causes of death) as recommended by WHO. Objective: To describe and compare standardized, age-specific and garbage-code corrected mortality trends for coronary heart disease (CHD) from 1985 to 2012 in three contrasting Latin American countries. Methods: CHD deaths (1985-2012) in Argentina, Colombia and Mexico were grouped by calendar year, sex and 10-year age bands to calculate the overall age-adjusted and age and sex specific mortality rates for adults aged ≥25 years. We corrected for garbage-codes for the three countries (1997-2012) using the Global Burden of Disease (GBD) methodology. We then fitted Joinpoint regression models, using the original and garbage code corrected rates, to estimate the annual percent change (APC) and detect points in time when significant changes in the trends occurred. Results: In 2012, age-standardised mortality rates per 100,000 were 65.3 in Argentina, 132.4 in Colombia and 130.3 in Mexico. Compared to 1985, by 2012 mortality fell by 17.5% in Colombia and 52.5% in Argentina. The largest annual decreases in mortality rates were observed in Argentina from 1988-1994 (APC=-5.7 p-value<0.01). The declines in Colombia were constant and smaller for the full period (APC=-0.4 p-value<0.01). CHD mortality rose by 48.9% in Mexico, particularly after 2000. Mortality rates increased in both men and women, particularly in younger men (<39 years) and older women (>60 years). Application of the garbage code corrections produced dramatic increases in mortality rates, more in women than men, and particularly in Argentina: approximately 80 additional deaths per 100,000 (compared with just 14 additional deaths per 10 5 in Colombia and 13 per 10 5 in Mexico). Conclusions: Different Latin American countries demonstrate dramatically different CHD epidemiology. Mortality rates increased after correcting for garbage code misclassification. Although CHD mortality is falling in Argentina, the modest falls in Colombia and substantial rises in Mexico highlight the region’s urgent need for effective, population-wide prevention policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».