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Enregistrement W4306320528 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.2237

An observational analysis of trends in rheumatic heart disease incidence and mortality in EU15+ countries over 29 years

2022· article· en· W4306320528 sur OpenAlexaboutno aff
Utkarsh Ojha, D.C. Marshall, Justin D. Salciccioli, B Al-Khayatt, R Goodall, K Borsky, Conor Crowley, Joseph Shalhoub, A Hartley

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)DemographyObservational studyEuropean unionEpidemiologyPublic healthPediatricsEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Rheumatic heart disease (RHD) is a debilitating sequela of acute rheumatic fever (ARF), caused by Group A streptococcus (GAS) infection. Repeated episodes of ARF results in valvular damage over time. As a preventable disorder which was once common worldwide, RHD has largely been eradicated in affluent nations due to widespread availability of penicillin, improvement in socioeconomic standards and advancements in health and social infrastructures. However, it has been speculated that the global refugee crisis, especially in Europe, might contribute to a resurgence of RHD cases in these regions. Purpose This observational study aimed to analyse trends in RHD incidence and mortality rates in European Union 15+ (EU15+) over a 29-year period. Methods Data was obtained from the Global Burden of Disease database. Age-standardised mortality and incidence rates for RHD were extracted for the EU15+ countries for the years 1990–2019. Trends were subsequently analysed using Joinpoint regression analysis. Results Over the 29-year period, an overall declining trend in RHD incidence and mortality across EU 15+ nations was observed. The United Kingdom demonstrated the largest decrease in RHD incidence amongst females (−54.9%) and Finland amongst males (−55.3%). Both RHD incidence and mortality were higher among females compared to males across EU15+ countries over the observed period. The most recent incidence trends, starting predominantly after 2014, demonstrated a rise in RHD incidence in most countries. For both sexes, increases were seen in Australia, Belgium, Ireland, Italy, Netherlands, Norway, Sweden and USA. For males specifically, increase in RHD incidence was seen in Spain, and Finland, and for females only in Canada and Ireland. The recent increasing RHD incidence rates ranged from +0.4% to + 24.7% for males and +0.6% to +11.4% for females. Conclusion Whilst overall there are decreases in incidence and mortality from RHD, we observe more than half of EU15+ countries have increasing incidence trends in RHD in recent years. This increasing trend primarily started after 2014, overlapping with the start of the European migration crisis. Although speculative, disparities in access to healthcare for migrants, amongst other socioeconomic factors, may be potential causes; subsequently, further efforts by governments and public health officials are required to recognise and control the resurgence of RHD in high income nations. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,295 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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