The burden of Ischemic Heart Disease and the Epidemiologic Transition in the Eastern Mediterranean Region: 1990-2019
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The purpose of this study is to investigate the trends of the burden of ischemic heart disease (IHD) in the Eastern Mediterranean Region (EMR) countries from 1990 to 2019. Method Prevalence, disability-adjusted life years (DALYs), death, DALYs attribution risk factors, healthcare access and quality index (HAQ), and universal health care (UHC) were extracted from the database of the Global Burden of Disease study (GBD) for the EMR countries. Data stratification is based on the social demographic index (SDI). Cardiac rehabilitation data was obtained from the International Council of Cardiovascular Prevention and Rehabilitation (ICCPR) and other information was e obtained by an advanced search of individualized countries’ data. Result IHD age-standardized prevalence increased from 4.96% to 5.31% in the EMR from 1990-2019 while it decreased at the global level. In the EMR, the trend of age-standardized IHD death and DALYs rates decreased by 11.39% and 15.36% between 1990 and 2019 respectively, however, both rates were higher than the global rates. The burden of IHD in males was higher than females. The highest decrease of IHD age-standardized prevalence, death and DALYs rate in the EMR countries occurred in Bahrain (-3.72%, -64.95%and-69.08%, respectively). However, the most increase of prevalence happened in Oman with a change of 14.40% and for death and DALY rates was in Pakistan (29.62% and 31.93%, respectively) in the studied period. The top three attributed risk factor to IHD DALYs in the EMR in 2019 were high systolic blood pressure, high low-density lipoprotein cholesterol, and particular matter pollution. The 29-year trend of an attributed risk factor to IHD DALYs in the EMR (1990-2019) showed that the two factors of high fasting plasma glucose (64.03%) and high BMI (23.39%) had an increasing trend, respectively. Conclusion Our results showed an increased trend of the prevalence of IHD in the EMR that requires well planned prevention and treatment strategies. Developing and implementing programs to address the risk factors through health promotion and education, preventive programs, and medical care should be a priority for countries in this region.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».