Exploring the determinants associated with adult mortality in Malta: A cohort study between 2014 and 2020
Notice bibliographique
Résumé
The study set to explore the mortality causes across six years and identify potential mortality determinates at a population level in Malta. A longitudinal follow-up of a Malta based cross-sectional national representative study across 6 years (2014 – 2020) was carried out. The study population was cross-linked to the mortality register and causes of death obtained. Population characteristics gathered during initial examination were analysed through univariant and multivariant logistic regressions. A total of 66 adults, mostly male (65.15% n=43) died, with commonest cause being cancer (42.42% CI95%: 31.24 – 54.45) mostly due to malignant neoplasm of bronchus and lung. This was followed by cardiac pathologies including acute myocardial infarction, ischaemic cardiomyopathy, and cardiomegaly (25.76% CI95%: 16.67 – 37.51). Multivariant logistic regression analyses revealed positive associations between age (OR: 1.99 p=0.02), history of coronary heart disease (OR: 11.78 p=<0.001), smoking for 31 years or more (OR: 8.22 p=<0.001) and presence of multimorbidity (OR: 1.32 p=0.02). It is evident that occurrence of cancers is a concern in Malta, and it requires targeted action including the reduction of smoking habits. Understanding the mortality causes and the associated determining factors at a population level enable the institution of preventive actions while strengthening healthcare services to safeguard the population from premature mortality and co-morbidity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».