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Enregistrement W4391167985 · doi:10.2196/46821

Assessing Global, Regional, and National Time Trends and Associated Risk Factors of the Mortality in Ischemic Heart Disease Through Global Burden of Disease 2019 Study: Population-Based Study

2024· article· en· W4391167985 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChongqing Science and Technology CommissionInstitute for Health Metrics and EvaluationUniversity of Washington
Mots-clésMedicineEpidemiologyDemographyDiseaseMortality rateCohort studyRelative riskPopulationCohortRisk factorEpidemiological transitionEnvironmental healthConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ischemic heart disease (IHD) is the leading cause of death among noncommunicable diseases worldwide, but data on current epidemiological patterns and associated risk factors are lacking. OBJECTIVE: This study assessed the global, regional, and national trends in IHD mortality and attributable risks since 1990. METHODS: Mortality data were obtained from the Global Burden of Disease 2019 Study. We used an age-period-cohort model to calculate longitudinal age curves (expected longitudinal age-specific rate), net drift (overall annual percentage change), and local drift (annual percentage change in each age group) from 15 to >95 years of age and estimate cohort and period effects between 1990 and 2019. Deaths from IHD attributable to each risk factor were estimated on the basis of risk exposure, relative risks, and theoretical minimum risk exposure level. RESULTS: IHD is the leading cause of death in noncommunicable disease-related mortality (118.1/598.8, 19.7%). However, the age-standardized mortality rate for IHD decreased by 30.8% (95% CI -34.83% to -27.17%) over the past 30 years, and its net drift ranged from -2.89% (95% CI -3.07% to -2.71%) in high sociodemographic index (SDI) region to -0.24% (95% CI -0.32% to -0.16%) in low-middle-SDI region. The greatest decrease in IHD mortality occurred in the Republic of Korea (high SDI) with net drift -6.06% (95% CI -6.23% to -5.88%), followed by 5 high-SDI nations (Denmark, Norway, Estonia, the Netherlands, and Ireland) and 2 high-middle-SDI nations (Israel and Bahrain) with net drift less than -5.00%. Globally, age groups of >60 years continued to have the largest proportion of IHD-related mortality, with slightly higher mortality in male than female group. For period and birth cohort effects, the trend of rate ratios for IHD mortality declined across successive period groups from 2000 to 2004 and birth cohort groups from 1985 to 2000, with noticeable improvements in high-SDI regions. In low-SDI regions, IHD mortality significantly declined in female group but fluctuated in male group across successive periods; sex differences were greater in those born after 1945 in middle- and low-middle-SDI regions and after 1970 in low-SDI regions. Metabolic risks were the leading cause of mortality from IHD worldwide in 2019. Moreover, smoking, particulate matter pollution, and dietary risks were also important risk factors, increasingly occurring at a younger age. Diets low in whole grains and legumes were prominent dietary risks in both male and female groups, and smoking and high-sodium diet mainly affect male group. CONCLUSIONS: IHD, a major concern, needs focused health care attention, especially for older male individuals and those in low-SDI regions. Metabolic risks should be prioritized for prevention, and behavioral and environmental risks should attract more attention to decrease IHD mortality.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,337 · 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