Assessment of the burden of diseases and injuries attributable to risk factors in Canada from 1990 to 2016: an analysis of the Global Burden of Disease Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An understanding of the risk factors contributing to disease burden is critical for determining research priorities and informing national health policy. We aimed to identify the risk factor trends in Canada. METHODS: As part of the Global Burden of Disease (GBD) study (1990-2016), we conducted an analysis of country-level estimates for Canada to assess the burden of diseases and injuries attributable to risk factors. For both 1990 and 2016, metabolic, environmental and behavioural risk factors were ranked according to their contribution to disability-adjusted life years (healthy years of life lost), total deaths and years lived with disability. RESULTS: In 2016, the risk factors accounting for the largest percentage of disability-adjusted life years in Canada were (1) tobacco, (2) diet, (3) high body mass index, (4) high fasting plasma glucose, (5) high systolic blood pressure, (6) alcohol and drug use, (7) occupational risks, (8) high total cholesterol, (9) impaired kidney function and (10) air pollution. Risk factor rankings remained similar from 1990 to 2016 despite some substantial declines in burden, including a 47% (± 3%) decline in the age-standardized disability-adjusted life years rate attributable to tobacco since 1990. Risk factors with an increasing contribution to disability-adjusted life years rates from 1990 to 2016 included high body mass index, high fasting plasma glucose and alcohol and drug use. INTERPRETATION: Metabolic and behavioural risk factors, including modifiable factors such as tobacco use and diet, remain the leading risk factors contributing to the burden of diseases and injuries in Canada. This work identifies priorities and targets for reducing premature death and disability burden in Canada.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».