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Enregistrement W3013380890 · doi:10.1161/circulationaha.119.043391

Global, Regional, and National Burden of Calcific Aortic Valve and Degenerative Mitral Valve Diseases, 1990–2017

2020· article· en· W3013380890 sur OpenAlexaff
Simon Yadgir, Catherine O. Johnson, Victor Aboyans, Oladimeji Adebayo, Rufus Adesoji Adedoyin, Mohsen Afarideh, Fares Alahdab, Alaa Alashi, Vahid Alipour, Jalal Arabloo, Samad Azari, Celine M Barthelemy, Catherine P. Benziger, Adam E. Berman, Ali Bijani, Juan Jesús Carrero, Félix Carvalho, Ahmad Daryani, André Rodrigues Durães, Alireza Esteghamati, Talha Farid, Farshad Farzadfar, Eduarda Fernandes, Irina Filip, Mohamed M. Gad, Samer Hamidi, Simon I Hay, Olayinka Stephen Ilesanmi, Seyed Sina Naghibi Irvani, Mikk Jürisson, Amir Kasaeian, André Pascal Kengne, Abdur Rahman Khan, Adnan Kısa, Sezer Kısa, Dhaval Kolte, Navid Manafi, Amir Manafi, George A. Mensah, Erkin М Мirrakhimov, Yousef Mohammad, Ali H. Mokdad, Ruxandra Irina Negoi, Huong Lan Thi Nguyen, Trang Huyen Nguyen, Molly R Nixon, Catherine M Otto, Shanti Patel, Thomas Pilgrim, Amir Radfar, David Laith Rawaf, Salman Rawaf, Wasiq Faraz Rawasia, Aziz Rezapour, Leonardo Roever, Anas M. Saad, Seyedmohammad Saadatagah, Subramanian Senthilkumaran, Karen Sliwa, Berhe Etsay Tesfay, Bach Xuan Tran, Irfan Ullah, Muthiah Vaduganathan, Tommi Vasankari, Charles Wolfe, Naohiro Yonemoto, Gregory A. Roth

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineMitral valveAortic valveCalcificationCalcinosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nonrheumatic valvular diseases are common; however, no studies have estimated their global or national burden. As part of the Global Burden of Disease Study 2017, mortality, prevalence, and disability-adjusted life-years (DALYs) for calcific aortic valve disease (CAVD), degenerative mitral valve disease, and other nonrheumatic valvular diseases were estimated for 195 countries and territories from 1990 to 2017. METHODS: Vital registration data, epidemiologic survey data, and administrative hospital data were used to estimate disease burden using the Global Burden of Disease Study modeling framework, which ensures comparability across locations. Geospatial statistical methods were used to estimate disease for all countries, because data on nonrheumatic valvular diseases are extremely limited for some regions of the world, such as Sub-Saharan Africa and South Asia. Results accounted for estimated level of disease severity as well as the estimated availability of valve repair or replacement procedures. DALYs and other measures of health-related burden were generated for both sexes and each 5-year age group, location, and year from 1990 to 2017. RESULTS: Globally, CAVD and degenerative mitral valve disease caused 102 700 (95% uncertainty interval [UI], 82 700-107 900) and 35 700 (95% UI, 30 500-42 500) deaths, and 12.6 million (95% UI, 11.4 million-13.8 million) and 18.1 million (95% UI, 17.6 million-18.6 million) prevalent cases existed in 2017, respectively. A total of 2.5 million (95% UI, 2.3 million-2.8 million) DALYs were estimated as caused by nonrheumatic valvular diseases globally, representing 0.10% (95% UI, 0.09%-0.11%) of total lost health from all diseases in 2017. The number of DALYs increased for CAVD and degenerative mitral valve disease between 1990 and 2017 by 101% (95% UI, 79%-117%) and 35% (95% UI, 23%-47%), respectively. There is significant geographic variation in the prevalence, mortality rate, and overall burden of these diseases, with highest age-standardized DALY rates of CAVD estimated for high-income countries. CONCLUSIONS: These global and national estimates demonstrate that CAVD and degenerative mitral valve disease are important causes of disease burden among older adults. Efforts to clarify modifiable risk factors and improve access to valve interventions are necessary if progress is to be made toward reducing, and eventually eliminating, the burden of these highly treatable diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations473
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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