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Enregistrement W4323317036 · doi:10.3389/fendo.2023.1115833

Trends of national and sub-national burden attributed to kidney dysfunction risk factor in Iran: 1990-2019

2023· article· en· W4323317036 sur OpenAlexfundno aff
Seyed Aria Nejadghaderi, Sahar Saeedi Moghaddam, Mohammad Keykhaei, Parnian Shobeiri, Negar Rezaei, Nazila Rezaei, Mohsen Naghavi, Bagher Larijani, Farshad Farzadfar

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJahrom University of Medical SciencesKurdistan University Of Medical SciencesStudent Research Committee, Tabriz University of Medical SciencesZanjan University of Medical SciencesUniversity of TabrizArak University of Medical SciencesShahid Beheshti University of Medical SciencesMazandaran University of Medical SciencesTehran University of Medical Sciences and Health ServicesBabol University of Medical SciencesGuilan University of Medical SciencesIran University of Medical SciencesZahedan University of Medical SciencesHamadan University of Medical SciencesShiraz UniversityUniversity of ZanjanNeyshabur University of Medical SciencesIsfahan University of Medical SciencesShiraz University of Medical SciencesTabriz University of Medical SciencesIslamic Azad UniversityFlinders UniversityTarbiat Modares UniversityJohns Hopkins UniversityUniversity of WashingtonShahrekord University of Medical SciencesInternational Development Research CentreInstitute for Health Metrics and EvaluationMashhad University of Medical SciencesShahrekord University
Mots-clésMedicineEnvironmental healthRisk factorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Kidney dysfunction is a risk factor for cardiovascular disease and chronic kidney disease. Herein, we aimed to describe the attributable burden of kidney dysfunction at the national and sub-national levels in Iran. Methods: The Global Burden of Disease (GBD) 2019 data were extracted on the deaths, disability-adjusted life years (DALYs), years of life lost, and years lived with disability attributed to the risk factor of kidney dysfunction by age and sex at the national and provincial levels from 1990-2019. Also, risk exposure was reported by summary exposure value (SEV) with a range of 0 to 100. The estimated values were based on a comparative risk assessment framework. Results: In 2019, the age-standardized death rate and age-standardized DALYs rate attributable to kidney dysfunction were 58.2 (95% uncertainty interval of 48.8-68.1) and 1127.2 (981.1-1282.7) per 100,000 population in Iran, respectively. Also, the Sistan and Baluchistan province (1729.3 [1478.3-2006.4]) and the province of Tehran (681.9 [571.4-809.8]) had the greatest and lowest age-standardized DALYs rates, respectively. Nationally, SEVs increased from 22.8 to 26.2. The age-standardized burden attributable to kidney dysfunction had a positive association with age advancement. The attributable age-standardized deaths and DALYs rates in all socio-demographic index regions decreased from 1990-2019. Also, the highest and lowest attributable age-standardized DALYs rates of kidney dysfunction came from ischemic heart disease and peripheral artery disease in 2019, respectively. Conclusion: Although the attributed age-standardized DALYs and death rates decreased from 1990-2019, risk exposure increased and remains a crucial risk factor in Iran. Therefore, policymakers should consider preparing a preventive program that takes into account different levels of prevention of kidney dysfunction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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