4.5/Q1,GBD數據庫最新文章解讀

文章題目:Emerging trends and cross-country health inequalities in congenital birth defects: insights from the GBD 2021 study?

?

DOI:10.1186/s12939-025-02412-7

?

中文標題:先天性出生缺陷的新趨勢和跨國健康不平等:GBD 2021?研究的見解

?

發表雜志:Int J Equity Health

?

影響因子:1區,IF=4.5

?

發表時間:2025年2月

?

今天給大家分享一篇在2025年2月發表在《Int J Equity Health》(1區,IF=4.5)的文章。本研究采用整體視角評估各種類型CBD?出生率的當前趨勢和健康不平等,為制定公共衛生政策提供新見解。

?

研究方法:根據《2021?年全球疾病負擔?(GBD)》得出?1990?年至?2021?年?CBD?的全球、社會人口指數?(SDI)?區域和國家特定發病率和出生率估計值。采用連接點分析和自回歸綜合移動平均預測模型來評估?2022-2031?年期間?CBD?出生發生率的時間趨勢。此外,還進行了關聯和健康不平等分析,以研究?SDI?與各國?CBD?出生發生率之間的關系。

Table&Figure

?

結果解讀:全球出生率從1990?年的?5811.17/10?萬人口下降到?2021?年的?5563.72/10?萬人口,低?SDI?地區的出生率和病例數最低。Joinpoint?分析顯示,全球?CBD?出生率下降(年平均百分比變化,AAPC:-0.14%,95%CI:-0.15%?至?-0.12%)。神經管缺陷?(NTD)?的下降最為顯著(AAPC:-1.35%,95%CI:-1.42%?至?-1.28%)。然而,預計未來十年全球只有頜面裂?(OC)?的出生率會下降。在五個?SDI?地區中,OC?的出生率也可能會下降。分析顯示,先天性心臟異常?(CHA)、NTD?和?SDI?之間存在負相關性,其中?NTD?顯示絕對和相對的健康不平等。

?

結論:盡管總體上CBD?出生率有所下降,但預測表明除?OC?外,所有類型的?CBD?都可能呈上升趨勢。這強調了加強監測和干預措施的必要性。此外,針對?NTD?實施的成功預防政策可以作為解決其他類型?CBD?的有效模式,從而改善全球?CBD?的現狀。

?

大家在科研路上,可以借鑒這種研究方法,為自己的課題添磚加瓦。萬層高樓平底起,一起加油呀!

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/pingmian/75506.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/pingmian/75506.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/pingmian/75506.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

基于DeepSeek、ChatGPT支持下的地質災害風險評估、易發性分析、信息化建庫及災后重建

前言: 地質災害是指全球地殼自然地質演化過程中,由于地球內動力、外動力或者人為地質動力作用下導致的自然地質和人類的自然災害突發事件。在降水、地震等自然誘因的作用下,地質災害在全球范圍內頻繁發生。我國不僅常見滑坡災害,還…

Linux | 安裝超級終端串口軟件連接i.MX6ULL開發板(8)

01 它的安裝步驟也非常簡單,安裝語言選擇中文簡體,點擊確定,如下圖所示。 點擊下一步,如下圖所示。 02

藍橋杯15屆 寶石組合

問題描述 在一個神秘的森林里,住著一個小精靈名叫小藍。有一天,他偶然發現了一個隱藏在樹洞里的寶藏,里面裝滿了閃爍著美麗光芒的寶石。這些寶石都有著不同的顏色和形狀,但最引人注目的是它們各自獨特的 “閃亮度” 屬性。每顆寶…

Lua:第1-4部分 語言基礎

1 Lua語言入門 1.1 程序段 我們將 Lua 語言執行的每一段代碼(例如,一個文件或交互模式下的一行)稱為一個程序段 ( Chunk ) ,即一組命令或表達式組成的序列 。 1.2 一些詞法規范 Lua 語言中的標識符&#…

CTF類題目復現總結-hashcat 1

一、題目地址 https://buuoj.cn/challenges#hashcat二、復現步驟 1、下載附件,解壓得到What kind of document is this_文件; 2、用010 Editor打開What kind of document is this_文件,發現是office文件; 3、將后綴名改為ppt時…

手機歸屬地查詢Api接口,數據準確可靠

手機歸屬地查詢是一項非常實用的功能,它可以幫助我們快速了解一個手機號碼的所屬地區、區號、郵政編碼等信息。在互聯網時代,隨著大數據和人工智能技術的發展,手機歸屬地查詢的API接口也變得越來越普及和便捷。 在本文中,我們將介…

orangepi zero燒錄及SSH聯網

下載對應版本的armbian鏡像 armbian的默認用戶root,默認密碼:1234 下載燒錄工具win32diskimager https://sourceforge.net/projects/win32diskimager/files/Archive/ 插入16G以上TF卡,使用win32diskimager燒錄armbian鏡像 燒錄完畢后用l…

為什么有的深度學習訓練,有訓練集、驗證集、測試集3個劃分,有的只是劃分訓練集和測試集?

在機器學習和深度學習中,數據集的劃分方式取決于任務需求、數據量以及模型開發流程的嚴謹性。 1. 三者劃分:訓練集、驗證集、測試集 目的 訓練集(Training Set):用于模型參數的直接訓練。驗證集(Validati…

Linux驅動開發 塊設備

目錄 序言 1.塊設備結構 分區(gendisk) 請求(request) 請求隊列 1. 多隊列架構 2. 默認限制與擴展 bio 2.塊設備的使用 頭文件與宏定義 blk-mq 相關結構和操作 塊設備操作函數 模塊初始化函數 模塊退出函數 3.總結 序言 塊設備(如硬盤、虛擬盤&#x…

ResNet改進(14):添加 EMA注意力機制提升跨空間學習效率

本專欄代碼均經過測試,可以直接替換項目中的模型,一鍵運行! 采用最新的即插即用模塊,有效漲點!! 1.EMA注意力機制 EMA(Efficient Multi-scale Attention)注意力機制是一種創新的注意力設計,能夠有效提升模型在跨空間學習任務中的表現。以下是對該機制的詳細解析: EM…

計算機硬件——CPU 主要參數

什么是 CPU ? CPU 的英文全稱是 Central Processing Unit,即中央處理器。CPU 的內部結構可分為控制單元、邏輯單元和存儲單元三大部分。CPU 的性能大致上反映出了它所配置的微機的性能,因此 CPU 的性能指標十分重要。 CPU 的主要參數 CPU …

針對 Python 3.7.0,以下是 Selenium 版本的兼容性建議和安裝步驟

1. Selenium 版本推薦 最高兼容版本: Selenium 4.11.2(官方明確支持 Python 3.7,但需注意部分新功能可能受限)。 穩定兼容版本: Selenium 3.141.0(經典版本,完全兼容 Python 3.7,適…

stm32 主頻216MHz,寫個ms延時函數,us延時函數

在 STM32 微控制器中,實現精確的 ms(毫秒)和 us(微秒)延時函數通常依賴于系統時鐘(SysTick)或定時器。以下是基于主頻為 216 MHz 的實現方法: 1. 使用 SysTick 實現延時函數 SysTic…

modus開源程序是一個由 WebAssembly 提供支持的構建代理流的框架

一、軟件介紹 文末提供程序和源碼下載 Modus 是一個開源的無服務器框架,用于在 Go 和 AssemblyScript 中構建代理系統和 AI 應用程序。 它簡化了模型、上下文和數據的集成。我們將繼續添加其他功能,以更好地支持工具的構建和調用。 You write a functi…

從零構建大語言模型全棧開發指南:第四部分:工程實踐與部署-4.3.2知識庫增強與外部API集成(代碼示例:HTTP節點與檢索增強生成)

?? 點擊關注不迷路 ?? 點擊關注不迷路 ?? 點擊關注不迷路 文章大綱 知識庫增強與外部API集成:HTTP節點與檢索增強生成實戰4.3.2 知識庫增強與外部API集成(代碼示例:HTTP節點與檢索增強生成)1. 核心挑戰與優化目標1.1 技術瓶頸分析1.2 設計目標2. 關鍵技術方案2.1 知識…

藍橋杯Java B組省賽真題高頻考點近6年統計分類

基礎考點 考點高頻難度模擬9基礎枚舉5基礎思維4基礎動態規劃3基礎規律2基礎單位換算2基礎搜索 1基礎雙指針1基礎數學1基礎哈希表1基礎暴力1基礎Dijkstra1基礎 二分1基礎 中等考點 考點高頻難度動態規劃6中等數學5中等枚舉4中等模擬3中等思維3中等貪心3中等前綴和3中等二分2中…

Rancher2.8.5架構

大多數 Rancher 2.x 軟件均運行在 Rancher Server 上。Rancher Server 包括用于管理整個 Rancher 部署的所有軟件組件。 下圖展示了 Rancher 2.x 的上層架構。下圖中,Rancher Server 管理兩個下游 Kubernetes 集群,其中一個由 RKE 創建,另一…

Java Lambda 表達式提升效率

lambda 表達式的應用場景 Stream 的應用場景 Lambda/Stream 的進一步封裝 自定義函數式接口(用 jdk 自帶的函數式接口也可以) https://docs.oracle.com/javase/tutorial/java/javaOO/lambdaexpressions.html import java.io.Serializable;/*** 可序…

keep-alive緩存

#keep-alive緩存動態路由的使用指南# 代碼如下圖 &#xff1a; <router-view v-slot"{ Component }"> <keep-alive :include"[Hot, Notifications, User, Setting, Test]"> <component :is"Component" …

使用 PyTorch 的 `GradualWarmupScheduler` 實現學習率預熱

使用 PyTorch 的 GradualWarmupScheduler 實現學習率預熱 在深度學習中,學習率(Learning Rate, LR)是影響模型訓練效果的關鍵超參數之一。為了提升模型的收斂速度和穩定性,學習率調度策略變得尤為重要。其中,學習率預熱(Learning Rate Warmup) 是一種常用的策略,它通過…