Complex Evolution of Epidemiology of Vascular Diseases, Including Increased Disease Burden: From 2000 to 2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vascular diseases, encompassing coronary heart disease (CHD), cerebrovascular disease (CVD), and peripheral artery disease (PAD), are leading causes of the global mortality and morbidity burdens. Our objective was to evaluate the temporal trends in the burden of vascular diseases in the province of Quebec from 2000 to 2015. METHODS: We identified subjects aged ≥ 20 years with vascular diseases in the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System (a combination of 5 provincial health administrative datasets). We identified Quebecers with CHD, CVD, or PAD by tracking codes identifying vascular diseases (and interventions for CHD) in the hospitalization datasets. We used the 2011 Quebec standard population for age standardization. RESULTS: In 2015, the crude prevalence of vascular diseases was 7.3% (n = 473,305), and the all-cause crude mortality rate was 6.6% (n = 31,320). Age-standardized prevalence of vascular diseases increased relatively by 21.4% between 2000 (5.6%; 99% confidence interval [CI], 5.5-5.6) and 2015 (6.8%; 99% CI, 6.7-6.8), whereas the age-standardized incidence and mortality rates showed relative decreases of 46.2% and 32.6%, respectively. PAD and CVD had lower prevalence and incidence but higher mortality than CHD. Most patients with CHD only had this vascular disease in contrast to patients with PAD who generally had diseases involving more than 1 vascular bed. CHD only and CHD with PAD ranked first and second, respectively, in mortality burdens. CONCLUSIONS: During the last decade, the age-standardized incidence and mortality rate of vascular diseases declined, but their prevalence increased with the overall burden of vascular diseases remaining substantial in Quebec, 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».