МЕТОДОЛОГИЯ РАСЧЕТА ПРЕДОТВРАТИМОЙ СМЕРТНОСТИ НА ПРИМЕРЕ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ
Notice bibliographique
Résumé
Введение: Смертность, связанная с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ), остается серьезной предотвратимой проблемой общественного здравоохранения во всем мире. Высокий уровень предотвратимой смертности указывает на недостаточную профилактическую или эффективную медицинскую помощь, которая не была оказана своевременно. Однако предотвратимая смертность может быть показателем эффективности системы здравоохранения. Страны Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и Канада используют показатель предотвратимой смертности для изучения тенденции причин смертности. Целью исследования является проведение анализа предотвратимой смертности ССЗ в Республике Казахстан. Материалы и методы: В целях расчета предотвратимых, излечимых и превентивных показателей смертности мы суммировали стандартизированный коэффициент смертности (tst) по возрастным группам, включая причины смерти. На основе методологии, разработанной ОЭСР, мы определили предотвратимую смертность для ССЗ в Казахстане в 2018 году. Данные по Казахстану взяты РГП на ПХВ «Информационно-вычислительный центр Бюро национальной статистики Агентства по стратегическому планированию и реформам Республики Казахстан». Результаты: По Республике Казахстан от ССЗ стандартизированные по возрасту коэффициенты предотвратимой смертности на 100 000 населения составил 121,42 (из них превентивные 58,36 и излечимые 63,06). Было выявлено, что чем старше возраст населения, чем выше показатели как превентивной, так и излечимой смертности. Выводы: Несмотря на внедрения профилактических программ при ССЗ и программ управления заболеванием, доля смертности, связанные с излечимыми состояниями превышает, что свидетельствует о недостаточном объеме выполнения мероприятии по профилактике ССЗ. Introduction. Cardiovascular disease (CVD) related mortality remains a major preventable public health problem worldwide. A high rate of avoidable mortality indicates insufficient preventive or effective medical care that was not provided in a timely manner. However, avoidable mortality can be an indicator of health system performance. OECD countries and Canada use the measure of avoidable mortality to study the trend in causes of death. The aimof the study is to analyze preventable CVD mortality in the Republic of Kazakhstan. Materials and methods: To calculate avoidable, treatable and preventive mortality rates, we summed the standardized mortality rate (tst) by age group, including cause of death. Based on the methodology developed by the OECD, we determined the avoidable mortality for CVD in Kazakhstan in 2018. Data for Kazakhstan were taken by "Information and Computing Center of the Bureau of National Statistics of the Agency for Strategic Planning and Reforms of the Republic of Kazakhstan" Results: In the Republic of Kazakhstan from CVD, the age-standardized rates of avoidable mortality per 100,000 population amounted to 121.42 (of which 58.36 are preventive and 63.06 are treatable). It was found that the older the age of the population, the higher the rates of both preventive and treatable mortality. Conclusion: Despite the introduction of preventive programs for CVD and disease management programs, the proportion of mortality associated with curable conditions exceeds, which indicates an insufficient amount of implementation of measures for the prevention of CVD. Кіріспе. Жүрек-қан тамырлары ауруларымен (ЖҚА) байланысты өлім-жітім бүкіл әлемде қоғамдық денсаулық сақтаудың алдын алуға болатын күрделі мәселесі болып қала береді. Алдын алуға болатын өлім-жітімнің(avoidable mortality) жоғары деңгейі уақытылы көрсетілмеген профилактикалық немесе тиімді медициналық көмектің жеткіліксіздігін көрсетеді. Алайда алдын алуға болатын өлім-жітімденсаулық сақтау жүйесінің тиімділігінің көрсеткіші болуы мүмкін. Экономикалық ынтымақтастық пен даму ұйымы(ЭЫДҰ) елдері мен Канада өлім себептерінің тенденциясын зерттеу үшін алдын алуға болатын өлім-жітімді қолданады. Зерттеудің мақсаты Қазақстан Республикасында ЖҚА-ның алдын алуға болатын өлім-жітіміне талдау жүргізу болып табылады. Әдістері: Алдын алуға болатын (avoidable), емделетін (treatable) және профилактикалық (preventable) өлім-жітімнің көрсеткіштерін есептеу үшін біз өлімнің себептерін қоса алғанда, жас топтары бойынша өлімнің стандартталған коэффициентін (tst) жинақтадық. ЭЫДҰ әзірлеген әдістеме негізінде,біз 2018 жылы Қазақстанда ЖҚА-ның алдын алуға болатын өлім-жітімді анықтадық. Қазақстан бойынша деректер РМК ШЖҚ "Қазақстан Республикасының Стратегиялық жоспарлау және реформалар жөніндегі агенттігі Ұлттық статистика бюросының Ақпараттық-есептеу орталығы" алынды. Нәтижелері: Қазақстан Республикасы бойынша ЖҚА- ның алдын алуға болатын өлім-жітімнің жасы бойынша стандартталған коэффициенттері 100 000 халыққа шаққанда121,42 құрады (оның ішінде алдын алуға 58,36 және емдеуге болатын 63,06). Халықтың жасы неғұрлым үлкен болса, алдын алуға болатын және емделетін өлім-жітім деңгейі соғұрлым жоғары екендігі анықталды. Қорытынды: ЖҚА кезінде профилактикалық және ауруды басқару бағдарламаларын енгізуге қарамастан, емделмейтін жағдайларға байланысты өлім-жітімнің үлесі асып түседі, бұл ЖҚА-ның алдын алу жөніндегі іс-шаралардың орындалу көлемінің жеткіліксіздігін көрсетеді.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».