Cardiovascular Mortality Gap Between the United States and Other High Life Expectancy Countries in 2000–2016
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Reductions in U.S. cardiovascular disease (CVD) mortality have stagnated. While other high life expectancy countries (HLCs) have also recently experienced a stall, the stagnation in CVD mortality in the United States appeared earlier and has been more pronounced. The reasons for the stall are unknown. We analyze cross-national variations in mortality trends to quantify the U.S. exceptionality and provide insight into its underlying causes. METHODS: Data are from the World Health Organization (2000-2016). We quantified differences in levels and trends of CVD mortality between the United States and 17 other HLCs. We decomposed differences to identify the individual contributions of major CVD subclassifications (ischemic heart disease [IHD], stroke, other heart diseases). To identify potential behavioral explanations, we compared trends in CVD mortality with trends in other causes of death related to obesity, smoking, alcohol, and drugs. RESULTS: Our study has four central findings: (a) U.S. CVD mortality is consistently higher than the average of other HLCs; (b) the U.S.-HLC gap declined until around 2008 and increased thereafter; (c) the shift from convergence to divergence was mainly driven by slowing IHD and stroke mortality reductions and increasing mortality from other CVD causes; (d) among the potential risk factors, only obesity- and alcohol-related mortality showed age-specific temporal changes that are similar to those observed for cardiovascular mortality. DISCUSSION: The exceptional changes in U.S. CVD mortality are driven by a distinct pattern of slowing reductions in IHD and stroke mortality and deteriorating mortality from other CVD causes. Obesity and alcohol abuse appear to be interrelated 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».