Valvular Heart Disease-Related Mortality Between Middle- and High-Income Countries During 2000 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
Background: Valvular heart disease (VHD) management has evolved rapidly in recent decades, but disparities in health care access persist among countries with varying socioeconomic backgrounds. Objectives: The purpose of this study was to investigate global mortality trends from VHD and assess the difference between middle- and high-income countries. Methods: We obtained mortality data from the World Health Organization Mortality Database for VHD and its subgroups (rheumatic valvular disease [RVD], infective endocarditis [IE], aortic stenosis [AS], and mitral regurgitation [MR]) from 2000 to 2019. Age-specific and age-standardized mortality rates per 100,000 persons in middle- and high-income countries were calculated, and trends were analyzed using joinpoint regression. Results: A total of 93 countries (42 middle-income and 51 high-income) were included in the analysis. Both middle- and high-income countries showed an increasing trend in crude VHD mortality rate. In middle-income countries, the age-standardized VHD-related mortality rate was constant (0.0%/year), with decreasing RVD (-2.7%/year) and increasing IE, AS, and MR (0.8%/year, 2.0%/year, and 2.2%/year, respectively). In high-income countries, the age-standardized VHD-related mortality rate was decreasing (-0.6%/year). However, there was a rapid increase in mortality rate from IE in age ≤39 years after 2009 (7.0%/year). Moreover, there was a decreasing mortality rate from AS after 2015 but an increasing rate from MR after 2013, particularly in age ≥80 years. Conclusions: Our study identified a rising burden of VHD-related mortality worldwide. The distribution and trends of VHD mortality differed between middle- and high-income countries. Further investigation is needed to understand the underlying etiology of these varying mortality trends in VHD and its subgroups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».