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Enregistrement W4403475274 · doi:10.2196/44845

All-Cause and Cause-Specific Burden of Asthma in a Transitioning City in China: Population Study

2024· article· en· W4403475274 sur OpenAlexvenueno aff
Xuelin Cheng, Xiaoling Wu, Wenjing Ye, Yichen Chen, Wenchang Jia, Xiaoyun Xu, Changhua Mou, Wen Gu, Zheng Luo, Sunfang Jiang, Xiaopan Li

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintChinaEnvironmental healthAsthmaMedicineGerontologyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Understanding the impact of asthma on public health is crucial for evidence-based prevention and treatment strategies. Objective: This study aimed to identify the causes of asthma-related mortality in Pudong, Shanghai, China, offering insights for managing similar regions or countries in transition. Methods: Mortality statistics were obtained from the Vital Statistics System of Pudong for 2005-2021. Temporal patterns for the burden of asthma were examined. The crude mortality rate (CMR), age-standardized mortality rate by Segi's world standard population (ASMRW), and years of life lost (YLL) for both all-cause and asthma-specific deaths were computed. Mortality rates associating with aging and other variables were categorized using the decomposition technique. The autoregressive integrated moving average model was used to forecast the asthma-related death mortality rate by 2035. Results: A total of 1568 asthma-related deaths occurred during the follow-up period, with the CMR and ASMRW being 3.25/105 and 1.22/105 person-years, respectively. The primary underlying causes of death were chronic lower respiratory diseases, coronary heart diseases, and cerebrovascular disease. The YLL due to total asthma-related deaths added up to 14,837.76 years, with a YLL rate of 30.73/105 person-years. Male individuals had more YLL (8941.81 vs 5895.95 y) and a higher YLL rate (37.12/105 vs 24.38/105 person-years) than female individuals. From 2005 to 2021, the ASMRW declined by 3.48%, and both the CMR and YLL rate decreased in the 0-29, 70-79, and ≥80 years age groups (all P<.01). However, asthma-related deaths increased from 329 people between 2005 and 2008 to 472 people between 2017 and 2021. The proportion of the population aged 80 years and older gradually increased by 1.43% (95% CI 0.20%-2.68%; P=.03), and the mortality rates of asthma deaths attributable to population aging rose by 21.97% (95% CI, 11.58%-33.32%; P<.001) annually. Conclusions: Asthma remains a significant public health challenge in transitioning countries, requiring increased attention and resource allocation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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