Trends and Drivers of Declining Stroke Mortality in British Columbia: A Population-Based Study (2002–2022)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke remains a leading cause of death in British Columbia (BC), Canada. Understanding whether mortality declines are driven by prevention (reduced incidence) or improved survival (treatment) can inform public health and acute care planning. METHODS: We conducted a population-based study of 123,075 stroke events from 2002 to 2022 among BC residents aged 35-110 years, using linked administrative datasets. We calculated age-standardized rates of stroke events, 30-day case fatality and mortality, stratifying the rates by sex, age, income and geography. Regression models estimated temporal changes and relative contributions of declining event rates and case fatality to mortality reductions. RESULTS: Age-standardized stroke event rates declined by 33% in females (208-140 per 100,000) and 25% in males (248-187) but increased among adults aged 35-54 (+14% females, +27% males). Females experienced a higher burden of stroke events as pre-admission deaths, particularly among 85+. Case fatality fell by 22% in females (40-31 per 100 events) and 15% in males (37-32), with the greatest improvements in younger adults. Mortality declined by 53% in females (72-34 per 100,000) and 43% in males (72-41) primarily driven by declines in case fatality. Disparities by sex, income and geography persisted. CONCLUSION: Improved survival is the main driver of declining stroke mortality in BC, particularly in recent years. Socioeconomic, sex and age disparities persist, warranting focused strategies to address inequities and the rising stroke burden among younger populations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».