Disability-Adjusted Life Years Following Adult Out-of-Hospital Cardiac Arrest in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background Disability-adjusted life years (DALY) are a common public health metric used to consistently estimate and compare health loss because of both fatal and nonfatal disease burden. The annual number of DALY because of adult out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) in the United States is unknown. Our objective was to estimate the DALY after adult nontraumatic, emergency medical services-treated OHCA, and to compare OHCA DALY to other leading causes of death and disability in the US. Methods and Results The DALY were calculated as the sum of years of life lost and years lived with disability. The years of life lost were calculated using all adult nontraumatic emergency medical services-treated OHCA with complete data from the national Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival database for 2016, and actuarial data for remaining life expectancy at the age of death. Cerebral performance category scores from the Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival database and previously established disability weights were used to estimate years lived with disability. The cohort's calculated DALY were extrapolated to a national level to estimate total US DALY. Data were reported as total, mean, and DALY per 100 000 individuals. A total of 59 752 OHCA met study inclusion criteria. The DALY for the study population were 1 194 993 (years of life lost, 1 194 069; years lived with disability, 924) in 2016. The estimated total DALY following adult nontraumatic emergency medical services-treated OHCA in the US were 4 354 192 (years of life lost, 4 350 825; years lived with disability, 3365) for the index year 2016. The rate of OHCA DALY were 1347 per 100 000 population, which ranked third in the US behind ischemic heart disease (2447) and low back and neck pain (1565). Sensitivity analyses yielded similar findings. Conclusions Adult nontraumatic OHCA is a leading cause of annual DALY in the US and should be a focus of public health policy and resources.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».