Impact of Sex and Age on Trends of Mortality From Infective Endocarditis in High-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Characteristics of infective endocarditis vary by age and sex. OBJECTIVES: The aim of the study was to identify how age and sex impact mortality due to infective endocarditis in high-income countries. METHODS: The World Health Organization mortality database was analyzed to determine trends in mortality from infective endocarditis in the United Kingdom, Germany, France, Italy, Japan, Australia, the United States, and Canada between 2000 and 2021. Age-standardized and age-specific (≤49, 50-64, 65-79, and ≥80 years) mortality rates per 100,000 persons in either sex were calculated and compared using the male-to-female ratio. Trends were analyzed using joinpoint regression. RESULTS: During the most recent observation year, there were widespread differences in the age-standardized mortality rates (per 100,000) across the 8 countries (from 0.40 [95% CI: 0.38-0.42] in Japan to 1.29 [95% CI: 1.23-1.35] in France), with increasing trends in all except for Japan (decreasing trend) and the United States (constant trend). Age-standardized mortality was male-dominant in all countries (mean ratios ranging from 1.16 in Japan to 1.70 in France). The between-sex differences tended to be less pronounced with increasing age. The ratios of age-specific mortality rates between sexes remained stable or showed a progression toward male dominance across all age groups. Among those ≤49 years, mortality rates increased significantly in females in the United Kingdom, Australia, and the United States, and in both sexes in Canada. CONCLUSIONS: Mortality rate from infective endocarditis is increasing in most countries, with varying patterns and degrees of changes observed in relation to sex and age. This underscores the crucial need to identify the root causes at the individual country level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».