Mortalidad por diabetes mellitus en Ecuador 2001- 2016: estudio de tendencias y análisis espacio-temporal [Mortality from Diabetes Mellitus in Ecuador 2001-2016: trends and spatial-temporal analysis]
Notice bibliographique
Résumé
Objetivos. Analizar la tendencia temporal de la mortalidad por diabetes mellitus (DM) e identificar la presencia de conglomerados espacio-temporales de alta y baja mortalidad en el Ecuador en el período 2001 a 2016.Materiales y métodos. Se llevó a cabo un estudio ecológico mixto. Se calcularon las tasas de mortalidad específica y ajustada por edad para el periodo 2001 a 2016 en el Ecuador. Se utilizó un análisis de regresión joinpoint para el análisis de las tendencias y la metodología desarrollada por Kulldorf para el análisis de conglomerados espacio-temporales. Resultados. Durante el período 2001-2016, se registraron 57.788 defunciones por DM en el Ecuador. En el análisis joinpoint las tasas ajustadas por edad en hombres reportaron un ascenso significativo del porcentaje de cambio anual (PCA) del 2,4% (2001-2016; p<0,001); en las mujeres el PCA ascendió 1,50% (2001-2016; p<0,001). En el análisis espacio-temporal se detectaron dos conglomerados de alta mortalidad estadísticamente significativos, el conglomerado primario conformado por las provincias: Santa Elena, Guayas, Manabí y Los Ríos, se reportó un Riesgo Relativo (RR) de 2.04 (p < 0,001); el conglomerado secundario formado por la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas reportó un RR de 1,32 (p < 0,001)Conclusiones. En el Ecuador se ha detectado un incremento estadísticamente significativo de la mortalidad por DM en ambos sexos, en la mayor parte de los grupos etarios durante el periodo 2001-2016 Las provincias de Santa Elena, Guayas, Manabí, Los Ríos y Santo Domingo, acumulan la mayor cantidad de muertes por DM.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».