Taxas de Mortalidade por Doenças Cardiovasculares e Câncer na População Brasileira com Idade entre 35 e 74 Anos, 1996-2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular diseases (CVD) and cancer are the main causes of death worldwide. These diseases share many risk factors. Control of traditional risk factors for CVD was associated with lower incidence of cancers. OBJECTIVE: To analyze CVD and cancer mortality rate trends in Brazilian population aged 35-74 years from 1996 to 2017. METHODS: Crude and age-adjusted death rate trends were analyzed for all causes of death, CVD, and cancer. Data were obtained from mortality database of the Ministry of Health. Joinpoint Regression Program performed analysis of trends and adjustments in death rates. The degree of changes was determined by the average annual percent change (AAPC). Level of statistical significance was set at p <0.05. RESULTS: Mortality from all causes of death (AAPC=-1.6%; p<0.001), CVD (AAPC=-2.3; p<0.001), ischemic heart disease (IHD) (AAPC=-1.6; p<0.001) and stroke (AAPC=-3.7; p<0.001) declined. Same trends were observed for CVD (p<0.001) in men and women. Death rates from all causes of cancer (AAPC=-0.1; p=0.201), in men (AAPC=-0.1; p=0.193) and in women (AAPC=-0.1; p=0,871) remained unchanged. In 2002, mortality from cancer exceeded the sum of deaths from IHD and stroke. If trends continue, cancer mortality will also exceed mortality from CVD by 2024. In women, death rates from breast, lung and colon cancer increased, and from cervical and gastric cancers decreased. In men, mortality from lung, stomach and esophagus cancer decreased, and from prostate cancer remained unchanged. CONCLUSION: CVD are currently the leading cause of death in Brazil, but death rates from cancer will exceed those from CVD in a few years.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».