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Enregistrement W4389958941 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.18555

Abstract 18555: Global Burden of Congenital Heart Disease and Its Trend From 1990-2019 in 38 OECD Countries: A Benchmarking Analysis for the Global Burden of Disease Study

2023· article· en· W4389958941 sur OpenAlexaboutno aff
Hardik Y Patel, Rani Ratheesh, anum anum, Anjani Kumar Thota, Shasank Rachapudi, Jobby John, Viswaja Koppana, Khawaja Muthammir Hassan, Hardik Dineshbhai Desai

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurden of diseaseDisease burdenDemographyIncidence (geometry)Public healthDiseaseHeart diseaseCause of deathGlobal healthBenchmarkingPediatricsGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Congenital heart disease (CHD) is the 1st leading cause of deaths among all deaths associated with congenital birth defects in (Organization for Economic Cooperation and Development) OECD countries, constituting a significant health concern that imposes a substantial burden on healthcare systems and society. Methods: Using the Global Burden of Disease methodology, this study assesses the prevalence, incidence, mortality, and disability-adjusted life years (DALYs) associated with CHD in 38 OECD countries by sex, year, and location, covering the period from 1990 to 2019. The results are presented in both all age counts and age standardized rates (ASR) per 100,000 person-years. Results: From 1990 to 2019, the total number of prevalent cases of CHD increased from 1,469,128 (95%UI: 1,292,909-1,671,743) to 1,590,654 (1,387,114-1,815,338). In contrast, CHD-related deaths decreased from 37,291 (31,629-47,869) in 1990 to 13,886 (10,668-16,919) in 2019. The annual percentage of change (APC) in age-standardized mortality (ASMR) decreased by 60%, while the ASIR showed almost no change but decreased by 3%. Notably, the highest APC in ASIR was observed in Czechia (27%), Sweden (21%), Hungary (18%), and the United States (11%), while Turkey (28%) and Canada (21%) had the lowest APC increases. The highest APC increase in ASIR among females was observed in France (29%) Conclusions: Despite a decrease in the burden of CHD over the last three decades, it remains a significant concern in OECD countries. The impact of CHD is felt by individuals, families, healthcare systems, and the economy, emphasizing the ongoing need for comprehensive strategies to address this burden.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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