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Enregistrement W4410276937 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a7600

Trends in Mortality and Health-related Quality of Life of Pulmonary Arterial Hypertension Across Three North American Countries: A 1990-2019 Global Burden of Disease Study

2025· article· en· W4410276937 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Abdulelah, Hazem Abdulelah, Rachid Abbas, Omar Haider, Zaid A. Abdulelah, Shaikh Sanjid Seraj, Amanda Bray, Ahmed Abdulelah

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurden of diseasePulmonary hypertensionGlobal healthQuality of life (healthcare)DiseaseIntensive care medicineDisease burdenEnvironmental healthEmergency medicineCardiologyInternal medicinePublic healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Pulmonary arterial hypertension (PAH) has an estimated global prevalence of 15-50 cases per million, with significant regional variation based on different registries. [1] However, the true incidence and prevalence of PAH in North America remains unclear [2]. PAH outcomes are influenced by factors such as environmental, gender, and racial disparities, as well as access to healthcare [3]. Yet, there remains a lack of robust data on mortality trends and Health-Related Quality of Life (HRQoL) given the conflicting epidemiological findings [4-6]. This study aimed to evaluate trends in PAH mortality and HRQoL over the past three decades across 3 North American Countries. Methods: Mortality and HRQoL trends of PAH between 1990-2019 across the USA, Canada, and Mexico were analyzed from the Global Burden of Diseases 2019 database. Statistical analysis was performed using DATAtab (2024, Graz, Austria). Age standardized mortality rate (ASMR) was reported per 100,000 patients. Trends were assessed using Average Annual Percentage Change (AAPC) and calculated via JoinPoint Regression (2024, National Cancer Institute, USA). Results: An estimated 45,518 deaths due to PAH were reported, with 85.3% occurring in the USA. Female mortality accounted for 71.1% of deaths in the USA, 68.1% in Canada, and 58.3% in Mexico. The highest ASMR was observed in the USA (0.31; SD 0.01), followed by Canada (0.29; SD 0.12) and Mexico (0.13; SD 0.02), with significant differences among countries (ANOVA F(58,2)=68; p<.001) (Table 1). Statistically significant negative ASMR trends were observed in Canada (AAPC -2.3%; 95% CI -2.45 to -2.19; p<.001) and Mexico (AAPC -1.77%; 95% CI -1.96 to -1.61; p<.001). The USA showed minimal ASMR change (AAPC -0.02%; 95% CI -0.06 to 0.02; p=.27) (Figure 1). Analysis of age-standardized years lived with disability (YLD) indicated a significant positive trend in Mexico (AAPC 0.81%; 95% CI 0.78 to 0.84; p<.001), while negative trends were observed in Canada (AAPC -0.69%; 95% CI -0.70 to -0.67; p<.001) and the USA (AAPC -0.26%; 95% CI -0.27 to -0.25; p<.001). Disability-adjusted life years (DALY) trends indicated significant reductions in all countries, with Canada showing the most pronounced decrease (AAPC -2.69%; 95% CI -2.79 to -2.58; p<.001). The AAPCs for Mexico and the USA were -1.95% (95% CI -2.12 to -1.79; p<.001) and -0.61% (95% CI -0.65 to -0.57; p<.001), respectively. Conclusion: Our findings suggest discordant trends in mortality and HRQoL between the USA, Canada, and Mexico. Further studies are required to evaluate factors contributing such variability in outcomes.

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)0,001
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 enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,349 · 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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