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Enregistrement W4296116604 · doi:10.1016/j.eclinm.2022.101646

Time trends in tuberculosis mortality across the BRICS: an age-period-cohort analysis for the GBD 2019

2022· article· en· W4296116604 sur OpenAlex
Zhiyong Zou, Guangqi Liu, Simon I Hay, Saurav Basu, Uzma Belgaumi, Arkadeep Dhali, Sameer Dhingra, Ginenus Fekadu, Mahaveer Golechha, Nitin Joseph, Kewal Krishan, Francisco Rogerlândio Martins‐Melo, Sumaira Mubarik, Osaretin Christabel Okonji, Mahesh P. A, Priya Rathi, Ranjitha S Shetty, Paramdeep Singh, Surjit Singh, Pugazhenthan Thangaraju, Ziyue Wang, Михаил Сергеевич Застрожин, Christopher J L Murray, Hmwe Hmwe Kyu, Yangmu Huang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaChandigarh UniversityDepartment of Anthropology, McMaster UniversityManipal Academy of Higher Education
Mots-clésMedicineTuberculosisDemographyCohortPopulationChinaMortality rateCohort studyEnvironmental healthGeographySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Tuberculosis is the leading cause of death from a single infectious agent among the HIV-negative population and ranks first among the HIV-positive population. However, few studies have assessed tuberculosis trends in Brazil, Russia, India, China and South Africa (BRICS) or with an emphasis on HIV status. This study assesses the time trends of tuberculosis mortality across the BRICS with an emphasis on HIV status from 1990 to 2019. Methods: We obtained tuberculosis data from the Global Burden of Disease 2019 study (GBD 2019). We calculated the relative proportion of tuberculosis to all communicable, maternal, neonatal, and nutritional diseases by HIV status across the BRICS. We used age-period-cohort modelling to estimate cohort and period effects in tuberculosis from 1990 to 2019, and calculated net drift (overall annual percentage change), local drift (annual percentage change in each age group), longitudinal age curves (expected longitudinal age-specific rate), and period (cohort) relative risks. Findings: There were 549,522 tuberculosis deaths across the BRICS in 2019, accounting for 39.3% of global deaths. Among HIV-negative populations, the age-standardised mortality rate (ASMR) of tuberculosis in BRICS remained far higher than that of high-income Asia Pacific countries, especially in India (36.1 per 100 000 in 2019, 95% UI [30.7, 42.6]) and South Africa (40.1 per 100 000 in 2019, 95% UI [36.8, 43.7]). China had the fastest ASMR reduction across the BRICS, while India maintained the largest tuberculosis death numbers with an annual decrease much slower than China's (-4.1 vs -8.0%). Among HIV-positive populations, the ASMR in BRICS surged from 0.24 per 100 000 in 1990 to 5.63 per 100 000 in 2005, and then dropped quickly to 1.70 per 100 000 in 2019. Brazil was the first country to reverse the upward trend of HIV/AIDS-tuberculosis (HIV-TB) mortality in 1995, and achieved the most significant reduction (-3.32% per year). The HIV-TB mortality in South Africa has realised much progress since 2006, but still has the heaviest HIV-TB burden across the BRICS (ASMR: 70.0 per 100 000 in 2019). We also found unfavourable trends among HIV-negative middle-aged (35-55) adults of India, men over 50 in the HIV-negative population and whole HIV-positive population of South Africa, and women aged 45-55 years of Russia. China had little progress in its HIV-positive population with worsening period risks from 2010 to 2019, and higher risks in the younger cohorts born after 1980. Interpretation: BRICS' actions on controlling tuberculosis achieved positive results, but the overall improvements were less than those in high-income Asia Pacific countries. BRICS and other high-burden countries should strengthen specified public health approaches and policies targeted at different priority groups in each country. Funding: National Natural Science Foundation of China (82073573; 72074009), Peking University Global Health and Infectious Diseases Group.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle