МЕТОДОЛОГИЯ РАСЧЕТА ПРЕДОТВРАТИМОЙ СМЕРТНОСТИ НА ПРИМЕРЕ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ
Bibliographic record
Abstract
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.004 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".