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Enregistrement W4385322996 · doi:10.1016/s2468-2667(23)00123-8

The burden and trend of diseases and their risk factors in Australia, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019

2023· article· en· W4385322996 sur OpenAlexfundno aff
Sheikh Mohammed Shariful Islam, Ralph Maddison, Riaz Uddin, Kylie Ball, Katherine M. Livingstone, Asaduzzaman Khan, Jo Salmon, Ilana N. Ackerman, Tim Adair, Oyelola A. Adegboye, Zanfina Ademi, Ripon Kumar Adhikary, Bright Opoku Ahinkorah, Khurshid Alam, Kefyalew Addis Alene, Sheikh Mohammad Alif, Azmeraw T. Amare, Edward Kwabena Ameyaw, Léopold Ndemnge Aminde, Deanna Anderlini, Blake Angell, Adnan Ansar, Benny Antony, Anayochukwu Edward Anyasodor, Victoria Kiriaki Arnet, Thomas Astell‐Burt, Prince Atorkey, Mamaru Ayenew Awoke, Beatriz Paulina Ayala Quintanilla, Getinet Ayano, Nasser Bagheri, Anthony Barnett, Bernhard T. Baune, Dinesh Bhandari, Sonu Bhaskar, Raaj Kishore Biswas, Rohan Borschmann, Soufiane Boufous, Andrew M. Briggs, Rachelle Buchbinder, Norma B. Bulamu, Richard A. Burns, André F. Carvalho, Ester Cerin, Nicolas Cherbuin, E. Chowdhury, Liliana G Ciobanu, Scott R. Clark, Marita Cross, Abel Fekadu Dadi, Barbora de Courten, Diego De Leo, Katie de Luca, Kerrie Doyle, David Edvardsson, Kristina Edvardsson, Ferry Efendi, Aklilu Endalamaw, Nelsensius Klau Fauk, Xiaoqi Feng, Bernadette M. Fitzgibbon, Joanne Flavel, Eyob Alemayehu Gebreyohannes, Hailay Abrha Gesesew, Tiffany K. Gill, Myron Anthony Godinho, Bhawna Gupta, Vivek Gupta, Mitiku Teshome Hambisa, Mohammad Hamiduzzaman, Graeme J. Hankey, Hossein Hassanian‐Moghaddam, Simon I Hay, Jeffrey J. Hébert, M. Mamun Huda, Tanvir Huda, M Mofizul Islam, Rakibul M. Islam, Billingsley Kaambwa, Himal Kandel, Gizat M. Kassie, Jaimon T. Kelly, Jessica A. Kerr, Girmay Tsegay Kiross, Luke D. Knibbs, Vishnutheertha Vishnutheertha Kulkarni, Ratilal Lalloo, Long Khanh‐Dao Le, J. Paul Leigh, Janni Leung, Shanshan Li, Rashidul Alam Mahumud, Abdullah Al Mamun, Melvin Barrientos Marzan, John J. McGrath, Max L. Mehlman, Atte Meretoja, Amanual Getnet Mersha, Ted R. Miller, Philip B. Mitchell, Ali H. Mokdad, Lídia Morawska, Christine Mpundu‐Kaambwa, William Mude, Christopher J L Murray, Sandhya Neupane Kandel, Tafadzwa Nyanhanda, Kehinde Obamiro, Amy E. Peden, Konrad Pesudovs, Kevan R. Polkinghorne, Azizur Rahman, Muhammad Aziz Rahman, Zubair Ahmed Ratan, Lal Rawal, Lennart Reifels, André M. N. Renzaho, Stephen R. Robinson, Danial Roshandel, Susan F. Rumisha, Paul A. Saunders, Susan M. Sawyer, Markus P. Schlaich, Aletta E. Schutte, Abdul-Aziz Seidu, Saurab Sharma, Seyed Afshin Shorofi, Soraya Siabani, Ambrish Singh, Balbir Singh, Helen Slater, Jacqueline H. Stephens, Mark A. Stokes, Narayan Subedi, Chandra Datta Sumi, Jing Sun, Johan Sundström, Cassandra Szoeke, Santosh Kumar Tadakamadla, Ken Takahashi, Jo Taylor, Melkamu B Tessema Tessema, Amanda G. Thrift, Quyen G. To, Daniel Nigusse Tollosa, Mai Thi Ngoc Tran, Corneel Vandelanotte, Blesson M. Varghese, Lennert Veerman, Ning Wang, Paul Ward, Mark Woodward, Befikadu Legesse Wubishet, Xiaoyue Xu, Pengpeng Ye, Sojib Bin Zaman, Amin Zarghami, Jianrong Zhang, David Crawford

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCilagLeibniz-GemeinschaftNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilMax-Planck-Institut für demografische ForschungWestern Sydney UniversityH. Lundbeck A/SSociety for Mental Health ResearchServierDeakin UniversityCabrini FoundationFondation de la recherche en santé du Nouveau-BrunswickUniversity of SydneyWorld Health OrganizationWellcome TrustGovernment of Western AustraliaUniversity of PennsylvaniaUNICEFArthritis AustraliaQueensland HealthInternational Association for the Study of PainPfizerBiogenDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentCurtin University of TechnologySanofiAmgenBill and Melinda Gates FoundationAustralian GovernmentInternational Labour OrganizationInstitute for Health Metrics and EvaluationLivaNovaNational Heart Foundation of AustraliaU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésBurden of diseaseMedicineDiseaseDisease burdenMEDLINEEnvironmental healthPolitical scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A comprehensive understanding of temporal trends in the disease burden in Australia is lacking, and these trends are required to inform health service planning and improve population health. We explored the burden and trends of diseases and their risk factors in Australia from 1990 to 2019 through a comprehensive analysis of the Global Burden of Disease Study (GBD) 2019. METHODS: In this systematic analysis for GBD 2019, we estimated all-cause mortality using the standardised GBD methodology. Data sources included primarily vital registration systems with additional data from sample registrations, censuses, surveys, surveillance, registries, and verbal autopsies. A composite measure of health loss caused by fatal and non-fatal disease burden (disability-adjusted life-years [DALYs]) was calculated as the sum of years of life lost (YLLs) and years of life lived with disability (YLDs). Comparisons between Australia and 14 other high-income countries were made. FINDINGS: Life expectancy at birth in Australia improved from 77·0 years (95% uncertainty interval [UI] 76·9-77·1) in 1990 to 82·9 years (82·7-83·1) in 2019. Between 1990 and 2019, the age-standardised death rate decreased from 637·7 deaths (95% UI 634·1-641·3) to 389·2 deaths (381·4-397·6) per 100 000 population. In 2019, non-communicable diseases remained the major cause of mortality in Australia, accounting for 90·9% (95% UI 90·4-91·9) of total deaths, followed by injuries (5·7%, 5·3-6·1) and communicable, maternal, neonatal, and nutritional diseases (3·3%, 2·9-3·7). Ischaemic heart disease, self-harm, tracheal, bronchus, and lung cancer, stroke, and colorectal cancer were the leading causes of YLLs. The leading causes of YLDs were low back pain, depressive disorders, other musculoskeletal diseases, falls, and anxiety disorders. The leading risk factors for DALYs were high BMI, smoking, high blood pressure, high fasting plasma glucose, and drug use. Between 1990 and 2019, all-cause DALYs decreased by 24·6% (95% UI 21·5-28·1). Relative to similar countries, Australia's ranking improved for age-standardised death rates and life expectancy at birth but not for YLDs and YLLs between 1990 and 2019. INTERPRETATION: An important challenge for Australia is to address the health needs of people with non-communicable diseases. The health systems must be prepared to address the increasing demands of non-communicable diseases and ageing. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations75
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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