Trends in Cause-Specific Injury Mortality in China in 2005-2019: Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the last few decades, although the age-standardized mortality rate (ASMR) of injury has shown a significant declining trend in China, this pattern has dramatically reversed recently. OBJECTIVE: We aimed to elucidate the geographical, demographic, and temporal trends of cause-specific injuries, the reversal phenomenon of these trends, and the fluctuations of injury burden from 2005 to 2019 in China. METHODS: A longitudinal observational study was performed using the raw data of injury deaths in the National Cause-of-Death surveillance data provided by the disease surveillance points system in 2005-2019. The cause-specific injuries were divided into disparate subgroups by sex, age, urban/rural region, and eastern/central/western areas of China. The burden of injury was assessed using potential years of life lost (PYLL), average years of life lost (AYLL), and PYLL rate (PYLLR). Temporal trends of mortality rates and burden were evaluated using best-fitting joinpoint models. RESULTS: Injury deaths accounted for 7.51% (1,156,504/15,403,835) of all-cause deaths in China in 2005-2019. The crude mortality rate of all-cause injury was 47.74 per 100,000 persons. The top 3 injury types (traffic accident, falls, and suicide) accounted for 70.57% (816,145/1,156,504) of all injury-related deaths. The ASMR of all-cause injury decreased (P=.003), while the crude mortality rate remained unchanged (P=.52) during 2005-2019. A significant reverse trend in ASMR of all-cause injury was observed in urban older adults since 2013, mainly due to the inverted trend in injuries from falls. A reverse trend in ASMR of suicide was observed among individuals aged 10-24 years, with notable increases by 35.18% (annual percentage change 15.4%, 95% CI 4.1%-28.0%) in men since 2017. The AYLL and PYLLR of all-cause injury among older adults showed consistent ascending trends from 2005 to 2019 (average annual percentage change [AAPC] 6.1%, 95% CI 5.4%-6.9%, 129.04% increase for AYLL; AAPC 5.4%, 95% CI 2.4%-8.4%, 105.52% increase for PYLLR). The AYLL due to suicide for individuals aged 10-24 years showed a considerable upswing tendency (AAPC 0.5%, 95% CI 0.4%-0.7%, 8.02% increase). CONCLUSIONS: Although the ASMR of all-cause injury decreased in China from 2005 to 2019, the trend in suicide among adolescents and young adults and falls among older adults has been on the rise in recent years. Interventions should be encouraged to mitigate the cause-specific burdens of injury death.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».