Cardiovascular and diabetes burden attributable to physical inactivity in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical inactivity (PI) is associated with the development of non-communicable chronic diseases. The purposes of this study were to estimate the extent to which the 31% relative increase in PI among 35-64 years old Mexicans between 2006 and 2012 influenced diabetes (T2D) and cardiovascular disease (CVD) incidence and mortality, and to estimate the impact of the World Health Organization recommended 10% and 15% relative decrease in PI on CVD and T2D incidence and mortality by 2025 and 2030, respectively. METHODS: Estimates were derived using the Cardiovascular Disease Policy Model-Mexico, a computer simulation, Markov model. Model inputs included cross-national data on PI levels from 2006 and 2012 measured using the International Physical Activity Questionnaire and the published literature review on the independent relationship between PI and cardiometabolic risk. RESULTS: The models estimated that the 31% increase in PI resulted in an increase in the number of cases of T2D (27,100), coronary heart disease (10,300), stroke (2200), myocardial infarction (1500), stroke deaths (400) and coronary heart disease deaths (350). A hypothetical 10% lowering of PI by 2025 compared to status quo is projected to prevent 8400 cases of T2D, 4200 cases of CHD, 1000 cases of stroke, 700 cases of MI, and 200 deaths of CHD and stroke, respectively. A 15% reduction resulted in larger decreases. CONCLUSIONS: While the burden of T2D and CVD raised from 2006 to 2012 in association with increased PI, achieving the WHO targets by 2030 could help reverse these trends.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».