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Enregistrement W4416157271 · doi:10.5327/cbn240445

Comparison of years of life lost due to ischemic stroke between two countries with a public health system: 5-year analysis

2024· article· W4416157271 sur OpenAlexaboutno aff
Hálisson Ferreira Freitas Filho, Felipe José Silva e Silva, Igor Moreira Miguez Godoy, Kaliana Kennedy Oliveira Calixto, Antônio Marcos da Silva Henriques, Nathália Coimbra Coêlho

Notice bibliographique

RevueArquivos de Neuro-Psiquiatria · 2024
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyYears of potential life lostStroke (engine)EpidemiologyPublic healthDiseaseMortality rateIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ischemic stroke occurs when there is arterial obstruction, causing paralysis of brain areas, which prevents the passage of oxygen due to the lack of blood circulation. It is one of the main causes of death worldwide, increasing early mortality in several countries with different realities, such as Brazil and Canada. Objective: To compare the rate of years of life lost (YLLs) due to ischemic stroke between two countries with public health systems over five years, identifying differences and trends in early mortality, providing data to guide public health policies and prevention strategies. Methods: This is an observational, descriptive epidemiological study in which data on years of life lost (YLLs) due to stroke from 2017 to 2021 were obtained from the Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) platform, in the Global Burden of Disease (GBD) section. Information on cerebrovascular disease was selected and data on annual ischemic strokes was filtered out. The YLLs were calculated by multiplying the difference between the country‘s life expectancy and the age at death by the number of people who died from the disease in question. In order to make the appropriate correlation with the years of the fourth decade of life and calculate the rate (per 100,000 inhabitants), the age groups of both sexes, 30 to 34 years and 35 to 39 years, classified as age group 1 and age group 2, respectively, were selected. Results: In both countries, age group 2 had the highest rates in all the years analyzed. In the first year, 2017, men in Canada had a rate of 6.86 and women 7.6. In Brazil, in the same year, the male rate was 37.09 and the female rate was 31.34. In 2018, the second year of analysis, the male rate in Canada was 11.23 and the female rate was 8.77. In Brazil, the rate for men was 40.63 and for women 35.69. In 2019 in Canada, the male rate was 12.02 and the female rate was 9.70. In Brazil, the male rate was 40.99, and the female rate was 38.19. In the penultimate year, 2020, in Canada, the male rate was 12.38, and the female rate was 9.56. This year in Brazil, the male rate remained at 40.99, and the female rate increased slightly to 38.42. Last year, for 2021, in Canada, the male rate was 11.96, and the female rate was 9.10. In Brazil, the male rate was 42.98 and the female rate was 40.16. Conclusion: It was concluded that age group 2 had the highest rates in all the years analyzed in both Canada and Brazil. There was a general increase in rates in both countries over the period analyzed, with an increase of 74.3% in Canadian men, 19.7% in Canadian women, 15.8% in Brazilian men and 28.1% in Brazilian women in 2021 compared to 2017, with Brazil showing significantly higher rates than Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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