Patterns and Trends in Mortality Associated With and Due to Diabetes Mellitus in a Transitioning Region With 3.17 Million People: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) imposes a significant disease burden in economically transitioning regions. Most transitioning regions share similar experience in urbanization processes. Shanghai's Pudong district serves as a representative area of such regions. OBJECTIVE: We aimed to assess the burden of and trends in DM mortality in Shanghai's Pudong district and analyze the impact of aging and multimorbidity. METHODS: A longitudinal, population-based study was conducted to analyze DM mortality in Pudong from 2005 to 2020. We used joinpoint regression to analyze epidemiological features and long-term trends in crude mortality rate (CMR), age-standardized mortality rate worldwide (ASMRW), and years of life lost (YLL). Furthermore, the decomposition method was used to evaluate the contribution of demographic and nondemographic factors associated with mortality. RESULTS: person-years, respectively. Among the mortality associated with and due to DM, the total annual ASMRW increased by 3.65% (95% CI 3.25%-4.06%) and 1.38% (95% CI 0.74%-2.02%), respectively. Additionally, the total annual YLL rate increased by 4.98% (95% CI 3.92%-6.05%) and 2.68% (95% CI 1.34%-4.04%). The rates of YLL increase in persons aged 30 to 44 years (3.98%, 95% CI 0.32%-7.78%) and 45 to 59 years (4.31%, 95% CI 2.95%-5.69%) were followed by the increase in persons aged 80 years and older (10.53%, 95% CI 9.45%-11.62%) for deaths associated with DM. The annual CMR attributable to demographic factors increased by 41.9% (95% CI 17.73%-71.04%) and 36.72% (95% CI 16.69%-60.2%) for deaths associated with and due to DM, respectively. Hypertension, cerebrovascular disease, and ischemic heart disease were the top 3 comorbidities. CONCLUSIONS: Aging and multimorbidity played essential roles in changing the burden of DM in an urbanizing and transitioning region. There is an increasing disease burden among young and middle-aged people, emphasizing the need for greater attention to these groups. Health management is an emerging method that holds important implications for alleviating the future burden of DM.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».