Global reporting of pulmonary embolism–related deaths in the World Health Organization mortality database: Vital registration data from 123 countries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pulmonary embolism (PE) has not been accounted for as a cause of death contributing to cause-specific mortality in global reports. METHODS: We analyzed global PE-related mortality by focusing on the latest year available for each member state in the World Health Organization (WHO) mortality database, which provides age-sex-specific aggregated mortality data transmitted by national authorities for each underlying cause of death. PE-related deaths were defined by International Classification of Diseases, Tenth Revision codes for acute PE or nonfatal manifestations of venous thromboembolism (VTE). The 2001 WHO standard population served for standardization. RESULTS: We obtained data from 123 countries covering a total population of 2 602 561 422. Overall, 50 (40.6%) were European, 39 (31.7%) American, 13 (10.6%) Eastern Mediterranean, 13 (10.6%) Western Pacific, 3 (2.4%) Southeast Asian, and 2 (1.6%) African. Of 116 countries classifiable according to population income, 57 (49.1%) were high income, 42 (36.2%) upper-middle income, 14 (12.1%) lower-middle income, and 3 (2.6%) low income. A total of 18 726 382 deaths were recorded, of which 86 930 (0.46%) were attributed to PE. PE-related mortality rate increased with age in most countries. The reporting of PE-related deaths was heterogeneous, with an age-standardized mortality rate ranging from 0 to 24 deaths per 100 000 population-years. Income status only partially explained this heterogeneity. CONCLUSIONS: Reporting of PE-related mortality in official national vital registration was characterized by extreme heterogeneity across countries. These findings mandate enhanced efforts toward systematic and uniform coverage of PE-related mortality and provides a case for full recognition of PE and VTE as a primary cause of death.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».