Mortality trends of aortic stenosis in high-income countries from 2000 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study is to describe recent mortality trends from aortic stenosis (AS) among eight high-income countries. METHODS: We analysed the WHO mortality database to determine trends in mortality from AS in the UK, Germany, France, Italy, Japan, Australia, the USA and Canada from 2000 to 2020. Crude and age-standardised mortality rates per 100 000 persons were calculated. We calculated age-specific mortality rates in three groups (<64, 65-79 and ≥80 years). Annual percentage change was analysed using joinpoint regression. RESULTS: During the observation period, the crude mortality rates per 100 000 persons increased in all the eight countries (from 3.47 to 5.87 in the UK, from 2.98 to 8.93 in Germany, from 3.84 to 5.52 in France, from 1.97 to 4.33 in Italy, from 1.12 to 5.49 in Japan, from 2.14 to 3.38 in Australia, from 3.58 to 4.22 in the USA and from 2.12 to 5.00 in Canada). In joinpoint regression of age-standardised mortality rates, trend changes towards a decrease were observed in Germany after 2012 (-1.2%, p=0.015), Australia after 2011 (-1.9%, p=0.005) and the USA after 2014 (-3.1%, p<0.001). Age-specific mortality rates in age group ≥80 years had shifts towards decreasing trends in all the eight countries in contrast to other younger age groups. CONCLUSIONS: While crude mortality rates increased in the eight countries, shifts towards decreasing trends were identified in age-standardised mortality rates in three countries and in the elderly aged ≥80 years in the eight countries. Further multidimensional observation is warranted to clarify the mortality trends.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».