Burden of Ischemic Heart Disease in Central Asian Countries, 1990–2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The burden of ischemic heart disease (IHD) is high. There is limited information on the burden of IHD in identified high risk areas like Central Asia (CA) which is comprised of Armenia, Azerbaijan, Georgia, Kazakhstan, Kyrgyzstan, Turkmenistan, Mongolia, Uzbekistan and Tajikistan. This study addresses the burden of IHD in CA at the regional and country levels. METHODS: Using data from the latest iteration of the Global Burden of Disease Study (GBD), this study provides age-adjusted mortality, prevalence, and Disability Adjusted Life Years (DALYs) of IHD by sex in the CA region, and national levels for countries in this region from 1990 to 2017. RESULTS: The CA region has a higher IHD burden than the rest of the world over the studied period. Amongst the countries within this region, age-standardized mortality and DALY rates in Uzbekistan are the highest not only in CA but worldwide, while Armenia consistently has the lowest IHD burden in CA. Unhealthy diet, high systolic blood pressure and LDL-cholesterol are the risk factors with the highest attributable IHD DALYs. CONCLUSION: There is considerable variation in IHD DALY rates among countries in the CA region. The reasons for such differences are likely multifactorial such as differences in risk factors distribution, health care effectiveness, political, social and economic factors.
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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 | 0,003 |
| 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 ».