Quantifying the contribution of established risk factors to cardiovascular mortality differences between Russia and Norway
Notice bibliographique
Résumé
Surprisingly few attempts have been made to quantify the simultaneous contribution of well-established risk factors to CVD mortality differences between countries. We aimed to develop and critically appraise an approach to doing so, applying it to the substantial CVD mortality gap between Russia and Norway using survey data in three cities and mortality risks from the Emerging Risk Factor Collaboration. We estimated the absolute and relative differences in CVD mortality at ages 40-69 years between countries attributable to the risk factors, under the counterfactual that the age- and sex-specific risk factor profile in Russia was as in Norway, and vice-versa. Under the counterfactual that Russia had the Norwegian risk factor profile, the absolute age-standardized CVD mortality gap would decline by 33.3% (95% CI 25.1-40.1) among men and 22.1% (10.4-31.3) among women. In relative terms, the mortality rate ratio (Russia/Norway) would decline from 9-10 to 7-8. Under the counterfactual that Norway had the Russian risk factor profile, the mortality gap reduced less. Well-established CVD risk factors account for a third of the male and around a quarter of the female CVD mortality gap between Russia and Norway. However, these estimates are based on widely held epidemiological assumptions that deserve further scrutiny.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».