Analysis of Mortality Trajectory Patterns in the Middle East and North Africa: Which Diseases Are the Deadliest?
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to cluster the MENA countries in terms of the shape of their trajectory patterns of mortality related to the leading causes, including communicable diseases, noncommunicable diseases, and injuries. This allows us to distinguish which diseases are the deadliest in what cluster of countries. A longitudinal cluster analysis is performed on the annual death counts, which are collected between 2007 and 2023 for the MENA countries. The method enables finding the optimal number of clusters of countries with similar trajectory patterns of mortality related to each category of diseases. Distinct trajectory patterns of death are identified, and diseases that are the leading causes of fatality in each country are described. Our results point to a concerning health burden expected to be related essentially to neurological conditions, neoplasms, and cardiovascular diseases in specific clusters of MENA countries. It is argued that rapid increases in death patterns sparked by these causes in the MENA countries require targeted health intervention that deals specifically with how to manage these priority diseases effectively to reverse their expected trend of higher fatalities over time. • Countries in the Middle East and North Africa present notable differences in the quality of healthcare they provide, and some diseases are the deadliest in specific clusters of countries. • A statistical analysis was performed to identify distinct clusters of countries with rapidly increasing mortality trajectory patterns due to certain diseases. • Health interventions that prioritize and target these high-risk diseases are needed to reduce their future burden.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».