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Enregistrement W4395449396 · doi:10.1016/j.athplu.2024.04.002

Trends in cardiovascular disease among Inuit in Greenland from 1994 to 2021

2024· article· en· W4395449396 sur OpenAlexaboutno aff
Hjalte Erichsen Larsen, Uka Wilhjelm Geisler, Finn Gustafsson, Michael Lynge Pedersen, Marit E. Jørgensen

Notice bibliographique

RevueAtherosclerosis Plus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKaren Elise Jensens Fond
Mots-clésDiseaseMedicineGeographyDemographyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims: Cardiovascular disease (CVD) poses significant health challenges globally. While substantial data exists for most populations, the Arctic Inuit's CVD incidence rates remain understudied. This research aimed to change this by estimating CVD incidence and mortality rates in Greenland from 1994 to 2021. Methods: Using nationwide registers, a retrospective observational study was conducted, focusing on individuals born in Greenland to Greenlandic-born parents. Data were sourced from the Greenlandic Hospital Discharge Register and the nationwide electronic medical record. Results: A total of 65,824 individuals were included. the age- and sex-specific incidence rates (IR) of ischemic heart disease, stroke, and heart failure (HF) declined from 1994 to 2021, with the most substantial decline observed for HF among women. Conversely, the IR of atrial fibrillation/flutter increased in both men and women, while the IR of myocardial infarction rose among men. The IR for stroke was particularly elevated compared to other CVD subgroups. Mortality rates for those diagnosed with CVD were 2.4 times higher than those without. Men exhibited a 40 % elevated mortality risk relative to women. Conclusion: The study provides pivotal insights into CVD trends within the Arctic Inuit population, highlighting both positive developments and areas of concern. Given the increasing elderly demographic in Greenland, proactive health strategies are crucial. Emphasizing primary prevention and addressing specific CVD risks, particularly the elevated stroke IR, is imperative for future public health efforts.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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