Heart failure in an ageing world: closing the evidence-equity gap
Notice bibliographique
Résumé
This invited editorial refers to ‘Global burden of heart failure in older adults: trends, socioeconomic inequalities, and future projections from 1990 to 2035’, by J. Gu et al., https://doi.org/10.1093/ehjqcco/qcaf047. Heart failure (HF) is now seen as a litmus test for how well societies manage the twin challenges of an ageing population and the increasing burden of chronic diseases: United-Nations projections indicate that by 2035 > 1.1 billion people, one in eight of the planet’s inhabitants, will be aged ≥65 years,1 while contemporary epidemiology counts at least 64 million individuals already living with HF, a figure that has doubled since the turn of the millennium.2 In the present issue of this Journal, Gu et al. provide the most granular and comprehensive audit to date of HF in older adults across 204 countries, revealing that between 1990 and 2021 cases surged from 14.1 million to 36.2 million and years-lived-with-disability (YLDs) from 1.34 million to 3.45 million; Bayesian age-period-cohort modelling projects a further climb to 4935 prevalent cases and 473 YLDs per 100 000 older adults by 2035.3 Crucially, the results of the decomposition analysis show that 89% of this growth is related to demographic factors rather than biological ones: in high socio-demographic index (SDI) regions, population ageing actually reduced the age-standardized prevalence by 39%, whereas in middle-SDI regions it amplified the burden by 29%, a paradox that tracks neatly with the uneven penetration of guideline-directed medical therapy (GDMT).4
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».