Adult mortality trends in Matlab, Bangladesh: an analysis of cause-specific risks
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: With socioeconomic development, improvement in preventing and curing infectious diseases, and increased exposure to non-communicable diseases (NCDs) risk factors (eg, overweight/obesity, sedentary lifestyle), the majority of adult deaths in Bangladesh in recent years are due to NCDs. This study examines trends in cause-specific mortality risks using data from the Matlab Health and Demographic Surveillance System (HDSS). DESIGN, SETTINGS AND PARTICIPANTS: We conducted a follow-up study from 2003 to 2017 using data from Matlab HDSS, which covers a rural population of 0.24 million (in 2018) in Chandpur, Bangladesh. HDSS assessed the causes of all deaths using verbal autopsy and classified the causes using the 10th revision of the International Statistical Classification of Diseases. We examined 19 327 deaths involving 2 279 237 person-years. METHODS: We calculated annual cause-specific mortality rates and estimated adjusted proportional HRs using a Cox proportional hazards model. RESULTS: All-cause mortality risk declined over the study period among people aged 15 and older, but the risk from stroke increased, and from heart disease and cancers remained unchanged. These causes were more common among middle-aged and older people and thus bore the most burden. Mortality from causes other than NCDs-namely, infectious and respiratory diseases, injuries, endocrine disorders and others-declined yet still constituted over 30% of all deaths. Thus, the overall mortality decline was associated with the decline of causes other than NCDs. Mortality risk sharply increased with age. Men had higher mortality than women from heart disease, cancers and other causes, but not from stroke. Lower household wealth quintile people have higher mortality than higher household wealth quintile people, non-Muslims than Muslims. CONCLUSION: Deaths from stroke, heart disease and cancers were either on the rise or remained unchanged, but other causes declined continuously from 2003 to 2017. Immediate strengthening of the preventive and curative healthcare systems for NCDs management is a burning need.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».