Measuring the burden of comorbidity for ischaemic heart disease and four common non-communicable diseases in Iran, 1990–2017: a modelling study based on global burden of diseases data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This modelling study aimed to estimate the comorbidity burden for four common non-communicable diseases with ischaemic heart diseases (IHD) in Iran during a period of 28 years. DESIGN: Analysis of the burden of comorbidity with IHD based on data included prevalence rates and the disability weight (DW) average for calculating years lived with disability (YLDs) from the Iran population based on the Global Burden of Disease (GBD) study. SETTING: Population-based available data in GBD 2017 study of Iran population. PARTICIPANT: The source of data was the GBD 2017 Study. We evaluated IHD, major depressive disorder (MDD), diabetes mellitus (DM), ischaemic stroke (IS), and osteoarthritis (OA) age-standardised prevalence rates and their DW. MAIN OUTCOME MEASURES: A new formula that modified the GBD calculator was used to measure the comorbidity YLDs. In the new formula, some multipliers were considered, measuring the departure from independence. RESULT: The contribution of total comorbidity for each combination of IHD with DM, MDD, IS and OA was 2.5%, 2.0%, 1.6% and 2.9%, respectively. The highest YLD rates were observed for IHD_MDD, 16.5 in 1990 and 17.0 in 2017. This was followed by IHD_DM, from 11.5 to 16.9 per 100 000. The YLD rates for IHD_OA changed slightly (6.5-6.7) per 100 000, whereas there was a gradual reduction in the trends of IHD-IS, from 4.0-4.5 per 100 000. CONCLUSION: Of the four comorbidities studied, the highest burden was due to the coexistence of MDD with IHD. Our results highlight the importance of addressing the burden of comorbidities when studying the burden of IHD or any other non-communicable disease.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».