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Enregistrement W4379795410 · doi:10.1016/j.eclinm.2023.102034

Trends in the burden and determinants of hypertensive heart disease in the Eastern Mediterranean region, 1990–2019: an analysis of the Global Burden of Disease Study 2019

2023· article· en· W4379795410 sur OpenAlexaff
Asieh Mansouri, Alireza Khosravi, Kamran Mehrabani-Zeinabad, Jacek A. Kopec, Karam Turk-Adawi, Michelle Lui, Hanan F. Abdul Rahim, Wagida A. Anwar, Ibtihal Fadhil, Kadhim Sulaiman, Nooshin Bazargani, Georges Saadé, Hasan Ali Farhan, Wael Almahmeed, Syedah Saira Bokhari, Nejat Hassen, Amani Alandejani, Shahin Shirani, Amr Abdin, Yosef Manla, Catherine O. Johnson, Benjamin Stark, Gregory A. Roth, Ali H. Mokdad, Sheikh Mohammed Shariful Islam, Nizal Sarrafzadegan

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitute for Health Metrics and EvaluationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineDisease burdenBurden of diseaseYears of potential life lostPopulationHypertensive heart diseaseDemographyEnvironmental healthDisability-adjusted life yearPublic healthMortality rateGlobal healthDiseaseQuality-adjusted life yearLife expectancyGerontologyCost effectivenessSurgeryInternal medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hypertensive heart disease (HHD), one of the end-organ damage consequences of hypertension, is an important public health issue worldwide. Data on the HHD burden in the Eastern Mediterranean region (EMR) are scarce. We aimed to investigate the burden of HHD in the EMR, its member countries, and globally from 1990 to 2019. Methods: We used 2019 Global Burden of Disease (GBD) data to report the HHD age-standardised prevalence, disability adjusted life years (DALYs), years of life lost (YLLs), and mortality, as well as HHD risk factors attribution percent with their 95% uncertainty interval (UI). Global data are reported alongside EMR data, and its 22 respective countries. We compared the burden of HHD by socio-demographic index (SDI), sex, age groups, and countries. Findings: The age-standardised prevalence rate (per 100,000 population) of HHD was higher in the EMR (281.7; 95% UI: 204.5-383.4) in 2019, compared with the global prevalence (233.8; 95% UI: 170.5-312.9). The EMR age-standardised DALYs (per 100,000 population) for HHD in 2019 was 561.9 (361.0-704.1), compared with 268.2 (204.6-298.1) at the global level. There was an increase in HHD prevalence, reduction in mortality, and DALYs between 1990 and 2019 (4.01%, -7.6%, and -6.5%, respectively) in EMR. Among EMR countries, the highest versus lowest rates of age-standardised prevalence, mortality, and DALYs in 2019 [estimate (95% UI)] were in Jordan [561.62 (417.9-747.6)] versus Saudi Arabia [94.9 (69.5-129.0)]; Afghanistan [74.5 (23.7-112.3)] versus Saudi Arabia [4.3 (3.3-5.9)]; and Afghanistan [1374.1 (467.2-2020.7)] versus Qatar [87.11 (64.40-114.29)], respectively. Interpretation: HHD remains a significant problem in the EMR, with a higher burden than global levels. Serious efforts toward high-quality management and prevention are strongly recommended. Based on this study, our recommendation for the EMR is to adopt effective preventive strategies. For example, promoting healthy dietary patterns and prompt screening for undiagnosed HTN in public places, promoting regular blood pressure measurements at home, and creating community awareness about early detection of HTN. Funding: 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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