National and subnational burden of stroke in Iran from 1990 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data on the burden of stroke and changing trends at national and subnational levels are necessary for policymakers to allocate recourses appropriately. This study presents estimates of the stroke burden from 1990 to 2019 using the results of the Global Burden of Disease (GBD) 2019 study. METHODS: For the GBD 2019, verbal autopsy and vital registration data were used to estimate stroke mortality. Cause-specific mortality served as the basis for estimating incidence, prevalence, and disability-adjusted life years (DALYs). The burden attributable to stroke risk factors was calculated by a comparative risk assessment. Decomposition analysis was applied to determine the contribution of population aging, population growth, and changes in the age-specific incidence rates. RESULTS: In 2019, the number of prevalent cases, incident cases, and deaths due to stroke in Iran were 963,512; 102,778; and 40,912, respectively. The age-standardized incidence rate (ASIR) and the age-standardized death rate (ASDR) decreased from 1990 to 2019. Of national stroke ASDRs in 2019, 44.7% (35.7-54.7%) were attributable to hypertension and 28.8% (15.2-57.4) to high fasting plasma glucose. At the subnational level, the trend of the stroke incidence and mortality rate decreased in all provinces. Stroke was responsible for 4.48% of total DALYs in 2019 (3.38% due to ischemic stroke, 0.87% due to intracerebral hemorrhage, and 0.22% due to subarachnoid hemorrhage). CONCLUSION: ASIR and ASDR of stroke are decreasing nationally and subnationally; however, the number of incident cases and deaths are increasing in all SDI quintiles, possibly due to population growth.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».