Epidemiological trends and age-period-cohort effects on subarachnoid hemorrhage burden across the BRICS-plus from 1992 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background: Subarachnoid hemorrhage (SAH) is a major global health concern associated with disproportionately high morbidity and mortality. The BRICS-plus nations (Brazil, Russian Federation, India, China, South Africa, and six other new members), account for a substantial proportion of the global population while being confronted with distinct public health challenges. This study aims to examine epidemiological trends and regional variations in SAH burden across BRICS-plus nations through comprehensive and timely analysis. Methods: Data on the number, all-age rate, age-standardized rate, and relative change in SAH incidence from 1992 to 2021 across eleven BRICS-plus members were sourced from the Global Burden of Disease Study (GBD) 2021. Associations between the incidence rate and the Socio-demographic Index (SDI) were assessed through Pearson correlation analyses. Furthermore, age-period-cohort modeling was utilized to quantify net drift, local drift, age, period, and cohort effects over the past three decades. Results: Except for China, SAH cases were observed to have significantly increased in the other ten BRICS members from 1992 to 2021. All BRICS-plus countries exhibited a declining trend in the age-standardized incidence rate over the study period. Indonesia reported the highest age-standardized incidence rate (10.94 per 100,000 population) in 2021, while China displayed the most significant decrease, at 59.36%. The annual net drift in the SAH incidence rate ranged from -3.36%% for China to -0.50% for the Russian Federation among the eleven countries. A significant negative correlation was observed between the incidence rate of SAH and SDI values. Nations displayed similar age-effect patterns characterized by initial declines followed by subsequent increases with advancing age, along with distinct period and cohort effects that may reflect variations in control measures and temporal burden patterns. Conclusion: Our study demonstrates the overall decline in age standardized incidence rate of SAH, while highlighting the persistent health inequalities among eleven countries potentially attributable to socioeconomic disparities. Furthermore, the findings underscore the imperative for tailored interventions across age, period, and cohort dimensions to mitigate SAH-specific challenges in nations undergoing rapid development.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».