Burden of ischemic heart disease and its attributable risk factors in 204 countries and territories, 1990–2019
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To report the prevalence, deaths, and disability-adjusted life years (DALYs) associated with ischemic heart disease (IHD) and its attributable risk factors in 204 countries and territories from 1990 to 2019, by age, sex, and socio-demographic index (SDI). METHODS AND RESULTS: Ischemic heart disease was defined as acute myocardial infarction (MI) and chronic IHD (angina; asymptomatic IHD following MI). Cause of death ensemble modelling was used to produce fatality estimates. The prevalence of the non-fatal sequalae of IHD was estimated using DisMod MR 2.1. All estimates were presented as counts and age-standardized rates per 100 000 population. In 2019, IHD accounted for 197.2 million (177.7-219.5) prevalent cases, 9.1 million (8.4-9.7) deaths, and 182.0 million (170.2-193.5) DALYs worldwide. There were decreases in the global age-standardized prevalence rates of IHD [-4.6% (-5.7, -3.6)], deaths [-30.8% (-34.8, -27.2)], and DALYs [-28.6% (-33.3, -24.2)] from 1990 to 2019. In 2019, the global prevalence and death rates of IHD were higher among males across all age groups, while the death rate peaked in the oldest group for both sexes. A negative association was found between the age-standardized DALY rates and SDI. Globally, high systolic blood pressure (54.6%), high low-density lipoprotein cholesterol (46.6%), and smoking (23.9%) were the three largest contributors to the DALYs attributable to IHD. CONCLUSION: Although the global age-standardized prevalence, death, and DALY rates all decreased. Prevention and control programmes should be implemented to reduce population exposure to risk factors, reduce the risk of IHD in high-risk populations, and provide appropriate care for communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».