Long-term trends in population-based hospitalisation rates for myocardial infarction in England: a national database study of 3.5 million admissions, 1968–2016
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To analyse the timing and scale of temporal changes in rates of hospitalised myocardial infarction (MI) in England by age and sex from 1968 to 2016. METHODS: MI admissions for adults aged 15-84 years were identified from electronic hospital data. We calculated age-standardised and age-specific rates, and examined trends using joinpoint. RESULTS: From 1968 to 2016, there were 3.5 million admissions for MI in England (68% men). Rates increased in the early years of the study in both men and women, peaked in the mid-1980s (355 per 100 000 population in men; 127 in women) and declined by 38.8% in men and 37.4% in women from 1990 to 2011. From 2012, however, modest increases were observed in both sexes. Long-term trends in rates over the study period varied by age and sex, with those aged 70 years and older having the greatest and most sustained increases in the early years (1968-1985). During subsequent years, rates decreased in most age groups until 2010-2011. The exception was younger women (35-49 years) and men (15-34 years) who experienced significant increases from the mid-1990s to 2007 (range +2.1%/year to 4.7%/year). From 2012 onwards, rates increased in all age groups except the oldest, with the most marked increases in men aged 15-34 years (7.2%/year) and women aged 40-49 (6.9%-7.3%/year) . CONCLUSION: Despite substantial declines in hospital admission rates for MI in England since 1990, the burden of annual admissions remains high. Continued surveillance of trends and coronary disease preventive strategies are warranted.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».