MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4403873546 · doi:10.34689/sh.2022.24.4.013

МЕТОДОЛОГИЯ РАСЧЕТА ПРЕДОТВРАТИМОЙ СМЕРТНОСТИ НА ПРИМЕРЕ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

2022· article· ru· W4403873546 on OpenAlexaboutno aff
Lyazzat Kosherbayeva, Aizhan Samambayeva, Aziza Imamatdinova

Bibliographic record

VenueĠylym men densaulyķ saķtau. · 2022
Typearticle
Languageru
FieldSocial Sciences
TopicElder Abuse and Neglect
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Введение: Смертность, связанная с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ), остается серьезной предотвратимой проблемой общественного здравоохранения во всем мире. Высокий уровень предотвратимой смертности указывает на недостаточную профилактическую или эффективную медицинскую помощь, которая не была оказана своевременно. Однако предотвратимая смертность может быть показателем эффективности системы здравоохранения. Страны Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и Канада используют показатель предотвратимой смертности для изучения тенденции причин смертности. Целью исследования является проведение анализа предотвратимой смертности ССЗ в Республике Казахстан. Материалы и методы: В целях расчета предотвратимых, излечимых и превентивных показателей смертности мы суммировали стандартизированный коэффициент смертности (tst) по возрастным группам, включая причины смерти. На основе методологии, разработанной ОЭСР, мы определили предотвратимую смертность для ССЗ в Казахстане в 2018 году. Данные по Казахстану взяты РГП на ПХВ «Информационно-вычислительный центр Бюро национальной статистики Агентства по стратегическому планированию и реформам Республики Казахстан». Результаты: По Республике Казахстан от ССЗ стандартизированные по возрасту коэффициенты предотвратимой смертности на 100 000 населения составил 121,42 (из них превентивные 58,36 и излечимые 63,06). Было выявлено, что чем старше возраст населения, чем выше показатели как превентивной, так и излечимой смертности. Выводы: Несмотря на внедрения профилактических программ при ССЗ и программ управления заболеванием, доля смертности, связанные с излечимыми состояниями превышает, что свидетельствует о недостаточном объеме выполнения мероприятии по профилактике ССЗ. Introduction. Cardiovascular disease (CVD) related mortality remains a major preventable public health problem worldwide. A high rate of avoidable mortality indicates insufficient preventive or effective medical care that was not provided in a timely manner. However, avoidable mortality can be an indicator of health system performance. OECD countries and Canada use the measure of avoidable mortality to study the trend in causes of death. The aimof the study is to analyze preventable CVD mortality in the Republic of Kazakhstan. Materials and methods: To calculate avoidable, treatable and preventive mortality rates, we summed the standardized mortality rate (tst) by age group, including cause of death. Based on the methodology developed by the OECD, we determined the avoidable mortality for CVD in Kazakhstan in 2018. Data for Kazakhstan were taken by "Information and Computing Center of the Bureau of National Statistics of the Agency for Strategic Planning and Reforms of the Republic of Kazakhstan" Results: In the Republic of Kazakhstan from CVD, the age-standardized rates of avoidable mortality per 100,000 population amounted to 121.42 (of which 58.36 are preventive and 63.06 are treatable). It was found that the older the age of the population, the higher the rates of both preventive and treatable mortality. Conclusion: Despite the introduction of preventive programs for CVD and disease management programs, the proportion of mortality associated with curable conditions exceeds, which indicates an insufficient amount of implementation of measures for the prevention of CVD. Кіріспе. Жүрек-қан тамырлары ауруларымен (ЖҚА) байланысты өлім-жітім бүкіл әлемде қоғамдық денсаулық сақтаудың алдын алуға болатын күрделі мәселесі болып қала береді. Алдын алуға болатын өлім-жітімнің(avoidable mortality) жоғары деңгейі уақытылы көрсетілмеген профилактикалық немесе тиімді медициналық көмектің жеткіліксіздігін көрсетеді. Алайда алдын алуға болатын өлім-жітімденсаулық сақтау жүйесінің тиімділігінің көрсеткіші болуы мүмкін. Экономикалық ынтымақтастық пен даму ұйымы(ЭЫДҰ) елдері мен Канада өлім себептерінің тенденциясын зерттеу үшін алдын алуға болатын өлім-жітімді қолданады. Зерттеудің мақсаты Қазақстан Республикасында ЖҚА-ның алдын алуға болатын өлім-жітіміне талдау жүргізу болып табылады. Әдістері: Алдын алуға болатын (avoidable), емделетін (treatable) және профилактикалық (preventable) өлім-жітімнің көрсеткіштерін есептеу үшін біз өлімнің себептерін қоса алғанда, жас топтары бойынша өлімнің стандартталған коэффициентін (tst) жинақтадық. ЭЫДҰ әзірлеген әдістеме негізінде,біз 2018 жылы Қазақстанда ЖҚА-ның алдын алуға болатын өлім-жітімді анықтадық. Қазақстан бойынша деректер РМК ШЖҚ "Қазақстан Республикасының Стратегиялық жоспарлау және реформалар жөніндегі агенттігі Ұлттық статистика бюросының Ақпараттық-есептеу орталығы" алынды. Нәтижелері: Қазақстан Республикасы бойынша ЖҚА- ның алдын алуға болатын өлім-жітімнің жасы бойынша стандартталған коэффициенттері 100 000 халыққа шаққанда121,42 құрады (оның ішінде алдын алуға 58,36 және емдеуге болатын 63,06). Халықтың жасы неғұрлым үлкен болса, алдын алуға болатын және емделетін өлім-жітім деңгейі соғұрлым жоғары екендігі анықталды. Қорытынды: ЖҚА кезінде профилактикалық және ауруды басқару бағдарламаларын енгізуге қарамастан, емделмейтін жағдайларға байланысты өлім-жітімнің үлесі асып түседі, бұл ЖҚА-ның алдын алу жөніндегі іс-шаралардың орындалу көлемінің жеткіліксіздігін көрсетеді.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.051
Threshold uncertainty score0.170

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0030.005
Scholarly communication0.0100.006
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0510.015

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueĠylym men densaulyķ saķtau.Same topicElder Abuse and NeglectFrench-language works237,207