Global, Regional, and National Burden of Myocarditis and Cardiomyopathy, 1990–2017
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To estimate the burden of myocarditis (MC), alcoholic cardiomyopathy (AC), and other cardiomyopathy (OC) for 195 countries and territories from 1990 to 2017. Methods: We collected detailed information on MC, AC, and OC between 1990 and 2017 from the Global Burden of Disease study 2017, which was designed to provide a systematic assessment of health loss due to diseases and injuries in 21 regions, covering 195 countries and territories. Estimates of MC, AC, and OC burden were produced using a standard Cause of Death Ensemble model and a Bayesian mixed-effects meta-regression tool, and included prevalence, deaths, years lived with disability (YLDs), and years of life lost (YLLs). All estimates were presented as counts, age-standardized rates per 100,000 people and percentage change, with 95% uncertainty intervals (UIs). Results: Worldwide, there were 1.80 million (95% UI 1.64–1.98) cases of MC, 1.62 million (95% UI 1.37–1.90) cases of AC and 4.21 million (95% UI 3.63–4.87) cases of OC, contributing to 46,486 (95% UI 39,709–51,824), 88,890 (95% UI 80,935–96,290), and 233,159 (95% UI 213,677–248,289) deaths in 2017, respectively. Furthermore, globally, there were 131,376 (95% UI 90,113–183,001) YLDs and 1.26 million (95% UI 1.10–1.42) YLLs attributable to MC, 139,087 (95% UI 95,134–196,130) YLDs and 2.84 million (95% UI 2.60–3.07) YLLs attributable to AC, and 353,325 (95% UI 237,907–493,908) YLDs and 5.51 million (95% UI 4.95–5.99) YLLs attributable to OC in 2017. At the national level, the age-standardized prevalence rates varied by 10.4 times for MC, 252.6 times for AC and 38.1 times for OC; the age-standardized death rates varied by 43.9 times for MC, 531.0 times for AC and 43.3 times for OC; the age-standardized YLD rates varied by 12.4 times for MC, 223.7 times for AC, and 34.1 times for OC; and the age-standardized YLL rates varied by 38.4 times for MC, 684.8 times for AC, and 36.2 times for OC. Between 1990 and 2017, despite the decreases in age-standardized rates, the global numbers of prevalent cases, deaths, YLDs, and YLLs have increased for all the diseases. Conclusion: Accurate assessment of the burden of MC, AC, and OC is essential for formulating effective preventative prevention and treatment programs and optimizing health system resource allocation. Our results suggest that MC, AC, and OC remain important global public health problems with increasing numbers of prevalent cases, deaths, YLDs, and YLLs over the past decades, and there are significant geographic variations in the burden of these diseases. Further research is warranted to expand our knowledge of potential risk factors and to improve the prevention, early detection and treatment of these diseases.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».