Temporal trends in mortality of aortic dissection and rupture in the UK, Japan, the USA and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Aortic dissection and aortic aneurysm rupture are aortic emergencies and their clinical outcomes have improved over the past two decades; however, whether this has translated into lower mortality across countries remains an open question. The purpose of this study was to compare mortality trends from aortic dissection and rupture between the UK, Japan, the USA and Canada. METHODS: We analysed the WHO mortality database to determine trends in mortality from aortic dissection and rupture in four countries from 2000 to 2019. Age-standardised mortality rates per 100 000 persons were calculated, and annual percentage change was estimated using joinpoint regression. RESULTS: Age-standardised mortality rates per 100 000 persons from aortic dissection and rupture in 2019 were 1.04 and 1.80 in the UK, 2.66 and 1.16 in Japan, 0.76 and 0.52 in the USA, and 0.67 and 0.81 in Canada, respectively. There was significantly decreasing trends in age-standardised mortality from aortic rupture in all four countries and decreasing trends in age-standardised mortality from aortic dissection in the UK over the study period. There was significantly increasing trends in mortality from aortic dissection in Japan over the study period. Joinpoint regression identified significant changes in the aortic dissection trends from decreasing to increasing in the USA from 2010 and Canada from 2012. In sensitivity analyses stratified by sex, similar trends were observed. CONCLUSIONS: Trends in mortality from aortic rupture are decreasing; however, mortality from aortic dissection is increasing in Japan, the USA and Canada. Further study to explain these trends is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».