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Enregistrement W4405397778 · doi:10.1161/jaha.124.037991

Global, Regional, and National Burden of Valvular Heart Disease, 1990 to 2021

2024· article· en· W4405397778 sur OpenAlexaff
Qin‐Fen Chen, Shanzhen Shi, Yufei Wang, Jingjing Shi, Chenyang Liu, Tiancheng Xu, Chao Ni, Xi Kathy Zhou, Weihong Lin, Yangdi Peng

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart diseaseDiseasevalvular heart diseaseConfidence intervalDisease burdenDemographicsDisability-adjusted life yearDemographyEnvironmental healthPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Valvular heart disease poses an escalating global health challenge with an increasing impact on mortality and disability. This study aims to comprehensively analyze the global burden of valvular heart disease. METHODS AND RESULTS: Using the Global Burden of Disease 2021 data, we analyzed the prevalence and disability-adjusted life years, examining implications across demographics and geographic regions. In 2021, an estimated 54.8 million (95% uncertainty interval [UI], 43.3-67.6) cases of rheumatic heart disease, 13.3 million (95% UI, 11.4-15.2) cases of nonrheumatic calcific aortic valve disease (CAVD), and 15.5 million (95% UI, 14.5-16.7) cases of nonrheumatic degenerative mitral valve disease (DMVD) were reported globally. Despite the rising prevalence, disability-adjusted life years declined between 1991 and 2021. Among individuals aged 70 years or older, the age-standardized prevalences were 1803.6 per 100 000 (95% UI, 1535.5-2055.7) for CAVD and 2148.9 per 100 000 (95% UI, 2001.4-2310.1) for DMVD. Sub-Saharan Africa had the highest age-standardized prevalence for rheumatic heart disease; Conversely, high-income regions led in CAVD and DMVD prevalence. Rheumatic heart disease had the highest age-standardized prevalence of 1184.2 per 100 000 (95% UI, 932.4-1478.2) in low Socio-Demographic Index (SDI) regions, whereas CAVD peaked at 349.8 per 100 000 (95% UI, 303.6-395.8) in high SDI regions. The most substantial increases in age-standardized prevalences of CAVD from 1990 to 2021 occurred in the middle SDI and low-middle SDI regions. A parallel trend was noted for DMVD. CONCLUSIONS: Rheumatic heart disease remains a significant burden in low SDI regions, whereas CAVD and DMVD pose challenges in high SDI regions with aging populations.

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)0,002
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations59
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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