Mortality and Years of Life Lost (YLL) Trends in Musculoskeletal Disorders in the South of Iran, 2004-2019
Notice bibliographique
Résumé
Background: Musculoskeletal Disorders (MSDs) are damage to the tissue of the musculoskeletal system that disrupt the flow and functionality of the human body.The current study evaluated changes in years of life lost (YLL) due to MSDs and mortality rates associated with MSDs in the 16 year-period from 2004 to 2019.Materials and Methods: In this descriptive study, YLL for MSDs for the years 2004-2019 in Fars province was calculated using the YLL template from World Health Organization (WHO), and the number of total deaths due to MSDs in Fars province was obtained from the electronic populationbased death registration system (EDRS).Results: Between the years 2004 and 2019, 746 deaths due to MSDs occurred in Fars province.The crude mortality rate increased in men from 1.29 (per 100,000 population) in 2004 to 1.47 in 2019 (p-value for trend=0.057)and in women from 1.18 in 2004 to 2.58 in 2019 (p-value for trend <0.001).Total YLL due to MSDs over the same period was 4,690 and 6,852 (0.14 and 0.22 per 1000 population) in men and women, respectively (female/male gender ratio =1.46). Conclusion:The findings revealed that YLL due to MSDs was higher in females than males.The highest and lowest YLL due to MSDs was seen in the age group of 40-49 and 0-9 years, respectively.To minimize the effects of MSDs, further adjustment in the policies and regulations tailored for appropriate age groups and populations is recommended.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».