MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409161976 · doi:10.1161/circoutcomes.124.011459

Comparing Cardiovascular Mortality Estimates From Global Burden of Disease and From the Centers for Disease Control and Prevention Wide-Ranging Online Data for Epidemiological Research

2025· article· en· W4409161976 sur OpenAlexaff
Abdul Mannan Khan Minhas, Sadeer Al‐Kindi, Harriette G.C. Van Spall, Dmitry Abramov

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWonderDeath certificateEpidemiologyMortality rateCause of deathDiseaseDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several sources of data, including the Centers for Disease Control and Prevention Wide-Ranging Online Data for Epidemiological Research (CDC WONDER) and the Global Burden of Disease (GBD) data set, report causes of mortality in the United States. While CDC WONDER contains data based on death certificate codes, the GBD mortality data undergo additional processing, such as cause-of-death reassignment before reporting. Potential differences in reported mortality from cardiovascular disease in the United States between these 2 data sources have not been characterized. METHODS: US nationwide cardiovascular cause-of-death data for each year between 2000 and 2019 were obtained from the GBD and the Multiple Cause-of-Death files using CDC WONDER in this longitudinal study. In addition to mortality from cardiovascular disease, mortality from key components of cardiovascular disease, including ischemic heart disease, stroke, and atrial fibrillation/flutter, was determined from each data set. Absolute and crude mortality rates per 100 000 are reported for each data set. Percent differences in cardiovascular mortality from GBD and CDC WONDER and percent changes in cardiovascular mortality across years were calculated. RESULTS: In 2019, GBD reported 957 455 (95% uncertainty interval, 855 065-1 013 175) cardiovascular deaths, while CDC WONDER reported 859 290 cardiovascular deaths in the United States. Between 2000 and 2019, the reported crude mortality rates from cardiovascular causes in GBD decreased from 327 (297-341) to 292 (261-309), a reduction of 10.7%, and decreased in CDC WONDER from 335 (334-335) to 267 (266-267), a reduction of 20.3%. In 2019, the reported mortality rates for components of cardiovascular disease were higher in GBD compared with CDC WONDER for ischemic heart disease (percent difference, 54.5%), stroke (percent difference, 26.1%), and atrial fibrillation/flutter (percent difference, 25.0%). CONCLUSIONS: There are prominent differences in reported cardiovascular mortality between GBD and CDC WONDER data.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,567
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,013 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation Cardiovascular Quality and OutcomesMême sujetMedical Coding and Health InformationTravaux en français237 207