Mortality and burden of non-communicable diseases in China
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the leading causes of death and disability adjusted life year (DALY) due to non-communicable disease (NCD) in China. Methods World Health Report 2004 published by the World Health Organization (WHO) was reviewed, including total deaths, deaths per 100 000, age-standardized death rate per 100 000, total DALYs, DALYs per 100 000 and age-standardized DALYs per 100 000 by cause and by member state. Diseases or injuries were assigned to three levels: communicable diseases, NCD and injuries (the first level); categories of disease or injure (the second level); specific diseases (the third level). R2.15 was used for data analysis. Results NCD causes 737.6 million deaths, 141million total DALY years, 627 age standardized mortality per 100 000, and 10 829 age-standardized DALYs per 100 000. NCD account for 79.4% and 70.3% total death or all-cause DALYs. Conclusions Cardiovascular disease, malignant neoplasm and respiratory disease were the leading causes of death, while neuropsychiatric disorder, cardiovascular disease and sense organ disease were the most important causes of DALYs. Among China, the United Kingdom, the United States, Canada, Japan, Korea and India, China ranked second in age-standardized mortality rate of chronic disease. DALYs of esophagus cancer and chronic obstructive pulmonary disease were 6 or 2 times of world average level. Besides, the increasing trend in the prevalence of diabetes mellitus remains impressive. Key words: Global burden of disease; Non-communicable disease; Disability adjusted life year; Age-standard death rate
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».