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Enregistrement W4407301604 · doi:10.1101/2025.02.08.25321930

Global, regional, and national burden of chronic kidney disease-related heart failure from 1990 to 2021: an analysis of data from the Global Burden of Disease Study 2021

2025· preprint· en· W4407301604 sur OpenAlexaff
Jinzhong Ji, Feifan Chu, Qing Guan, Lumin Chen, Yuping Ma, Zujie Chen, Qiwei Ji, Mingxin Sun, Gaozhan Ren, Tingyang Huang, Haihan Song, Weiqiang Lin, Xiuquan Lin, Hao Zhou

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensArthritis Research Centre of Canada
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésKidney diseaseBurden of diseaseDiseaseDisease burdenMedicineHeart failureIntensive care medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The global burden of chronic kidney diseases related heart failure (CKD-related HF) has yet to be reported. The study aims to analyze the global burden of CKD-related HF. Methods Utilizing the data from the Global Burden of Disease Study 2021, we delineated the prevalence and years lived with disability (YLDs) of CKD-related HF at global, regional, and national levels, alongside its age and sex distributions, as well as temporal trends. Furthermore, we conducted transnational inequality analysis and frontier analysis. Additionally, we analyzed the burden of CKD-related HF with diverse etiological factors. Results Over the past three decades, the global burden of CKD-related HF has escalated, reaching 1,936,886 cases in 2021, with an age-standardized prevalence of 24.21 per 100,000 and an age-standardized YLDs rate of 3.07 per 100,000. This burden is projected to continue rising over the next decade. The burden of CKD-related HF is notably concentrated among the elderly and children. Notably, there is health inequity in its distribution, disproportionately affecting low sociodemographic index (SDI) groups, although alleviation opportunities exist across all SDI levels. Globally, the primary contributors to CKD-related HF are type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) and hypertension, apart from CKD of other and unspecified causes. Conclusions The global burden of CKD-related HF has witnessed increase and is projected to persist over the next decade. Certain populations, including children, the elderly, and regions with low SDI levels, experienced a heavier burden. Effective management of primary diseases contributes to mitigating the burden of CKD-related HF.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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