Global Trends and Forecast of Cardiovascular Diseases, Cancer, and Shared Risk Factors: Insights From the GBD 2021
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) and cancer share multiple risk factors and are the leading causes of morbidity and death worldwide. This study aims to examine historical and projected trends of the combined CVD-cancer global estimates and their shared risk factors. METHODS: Death and disability-adjusted life years (DALYs) associated with CVDs, cancers, and their risk factors were obtained from the GBD (Global Burden of Disease) 2021 study. Historical estimates from 1990 to 2021 and forecast data from 2025 to 2050 were examined across age groups, regions, sociodemographic index, and sex. RESULTS: In 2021, CVD-cancer resulted in age-standardized DALY rates of 8009 per 100 000 population (63% contributed by CVD) and age-standardized mortality rates of 352 per 100 000 population (67% by CVD) globally. While age-standardized DALYs of the CVD-cancer burden declined by 30% (33% in CVD and 26% in cancer), crude DALYs increased by 46% from 1990 to 2021. CVD-cancer resulted in higher age-standardized DALY rates in men (9654 per 100 000 population) than women (6556 per 100 000 population). While low-middle sociodemographic index regions had the highest CVD-related age-standardized DALY rates (6744 per 100 000 population), high-middle sociodemographic index regions had the highest cancer-related rates (3388 per 100 000) in 2021. The top risk factors driving CVD-cancer morbidity burden in 2021 were high systolic blood pressure (largely CVD contribution), dietary risks (89% by CVD), and tobacco (60% by CVD), persisting to 2050. CONCLUSIONS: Global improvements in CVD-cancer age-standardized morbidity will be offset by the ever-rising crude CVD-cancer morbidity burden. Preventive efforts should prioritize key shared risk factors of hypertension, dietary risks, and tobacco.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».