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密西西比州婴儿死亡率报告2022
Racial Disparities in Timing of Death ..................................................................... 15 Leading Causes of Death and Disparities in Infant Death in 2021 ..................................... 15 Congenital Malformations ..................................................................................... 16 Birth Defects ........................................................................................................ 16 Accidents/Unintentional Injuries ............................................................................ 17 Prematurity/LBW .................................................................................................. 18 Sudden Unexpected Infant Death ......................................................................... 20 Maternal Complications During Pregnancy ........................................................... 20 Infant Morbidity,密西西比州……
量化归因于人类的热有关的死亡率 -
图S2。温度异常归因于1969 - 2018年人为气候变化的气候模型，重新分析和站点观测。温度异常是根据1989 - 2018年的基线周期，每个观察到的数据集中的事实和反事实时间表之间的差异。基于观察的（重新分析和站记录）数据显示为虚线，而模型数据表示为实线。在显示的数据的早期部分（访问-CM2和MRI-ESM2-MM）中，在两个模型的时间表中看到的负异常（“构建反事实温度”）。在研究期结束时，所有模型的属性温度异常都在基于观察数据集的范围内。
COVID-19疫苗对英格兰死亡率的影响
针对Covid-19的疫苗接种于2020年12月8日在英格兰开始，最初使用辉瑞-biontech mRNA疫苗。 随后从2021年1月4日添加到该计划中。 疫苗接种的目标群体遵循疫苗接种和免疫联合委员会（JCVI）优先级（1），因此，老年人的居民和护理人员，80岁以上的个人和卫生和社会护理人员是第一个接受疫苗接种的人。 该计划随后扩展到了70岁以上的年龄，再加上一月中旬临床上极为脆弱的人群，二月份及60岁以上的人以及3月以上的50岁及以上的人。 在疫苗推出的过程中（从2021年1月6日起）引入了全国性锁定，其中包括“留在家里”措施和关闭非必需零售，酒店和个人护理服务以及大多数儿童的学校关闭。 锁定和疫苗接种计划都可能影响了199例1900例，住院和死亡的发生率，因此仅估计任何一种干预措施的影响就存在挑战。 考虑到COVID-19的死亡，以及新兴的现实世界证据表明，英格兰公共卫生和沃里克大学的有效性，估计英格兰疫苗接种计划开始与2021年3月底之间的疫苗接种量所预防的死亡人数。针对Covid-19的疫苗接种于2020年12月8日在英格兰开始，最初使用辉瑞-biontech mRNA疫苗。随后从2021年1月4日添加到该计划中。疫苗接种的目标群体遵循疫苗接种和免疫联合委员会（JCVI）优先级（1），因此，老年人的居民和护理人员，80岁以上的个人和卫生和社会护理人员是第一个接受疫苗接种的人。该计划随后扩展到了70岁以上的年龄，再加上一月中旬临床上极为脆弱的人群，二月份及60岁以上的人以及3月以上的50岁及以上的人。在疫苗推出的过程中（从2021年1月6日起）引入了全国性锁定，其中包括“留在家里”措施和关闭非必需零售，酒店和个人护理服务以及大多数儿童的学校关闭。锁定和疫苗接种计划都可能影响了199例1900例，住院和死亡的发生率，因此仅估计任何一种干预措施的影响就存在挑战。考虑到COVID-19的死亡，以及新兴的现实世界证据表明，英格兰公共卫生和沃里克大学的有效性，估计英格兰疫苗接种计划开始与2021年3月底之间的疫苗接种量所预防的死亡人数。
地方经济增长和婴儿死亡率
经济增长会导致发展中国家改善儿童健康吗？虽然有证据表明发达国家的成人经济繁荣与健康状况之间存在正相关关系（Adler等人1994，Ettner 1996，Adams等。 （2003）），很少有人对发展中国家的婴儿和小孩存在这种关系，如果存在这种关系，那么对健康状况的经济福祉的因果关系是什么。 最近的证据表明，人均GDP与年龄成年Z分数之间的关系可能很弱（Vollmer等人。 2014）。 相比之下，Aiyar和Cummins（2021）认为，存在适度的增长量，而在年龄上，这仅在3岁时峰值峰值峰值o o o o越来越快。 即使存在经济增长与健康状况之间的正相关关系，其插入也会与反向因果关系问题困扰，更好的经济状况通过更好的医疗保健，更多的营养饮食和更好的健康相关知识，尤其是父母的社会经济状况，从而创造出更好的健康状况（Currie et ef。 2018）。 ，但随后健康状况会提高人力资本的积累，劳动生产力以及因此的经济成果（Alderman and Behrman 2006，Cole and Neumayer 2006，Mary 2018，Miguel and Kremer 2004，Weil 2007）。 简而言之，健康与成长之间的关系远非解决。 我们对这种复杂关系的辩论做出了两个新颖的贡献：我们的分析是因果关系，是本地的。 第二，我们的分析是个人和本地。1994，Ettner 1996，Adams等。（2003）），很少有人对发展中国家的婴儿和小孩存在这种关系，如果存在这种关系，那么对健康状况的经济福祉的因果关系是什么。最近的证据表明，人均GDP与年龄成年Z分数之间的关系可能很弱（Vollmer等人。2014）。相比之下，Aiyar和Cummins（2021）认为，存在适度的增长量，而在年龄上，这仅在3岁时峰值峰值峰值o o o o越来越快。即使存在经济增长与健康状况之间的正相关关系，其插入也会与反向因果关系问题困扰，更好的经济状况通过更好的医疗保健，更多的营养饮食和更好的健康相关知识，尤其是父母的社会经济状况，从而创造出更好的健康状况（Currie et ef。2018）。，但随后健康状况会提高人力资本的积累，劳动生产力以及因此的经济成果（Alderman and Behrman 2006，Cole and Neumayer 2006，Mary 2018，Miguel and Kremer 2004，Weil 2007）。简而言之，健康与成长之间的关系远非解决。我们对这种复杂关系的辩论做出了两个新颖的贡献：我们的分析是因果关系，是本地的。第二，我们的分析是个人和本地。我们使用非迁移母亲的地理参考数据将新生儿和婴儿死亡的可能性与该位置的夜间光度（NTL）联系起来，以及一系列的社会经济和家庭特征作为控制变量。我们通过创建所有固定母亲的出生和婴儿死亡来确定因果关系。我们在1992 - 2013年期间使用46个国家 /地区的128个人口和健康调查（DHS）的数据。尽管DHS数据是横断面的，但母亲被要求提供其完整的儿童和儿童死亡病史。使我们能够创建一个面板并将婴儿死亡的可能性与该位置出生时的经济状况联系起来。通过将样本限制为非迁移母亲，并使用母亲Xed ects，我们关注NTL变化的因果关系，这是同一母亲在同一位置的婴儿死亡的可能性。这避免了对所有位置特异性C和母语C时间不变特征的分类和控制。我们可以排除通常的反向因果关系，因为对于每个新生儿，都给予了当地经济活动的水平，即使我们使用了同期的NTL，也无法使经济繁荣的时间太短，无法获得更好的健康状况。我们确定的假设是，在控制了母亲，母亲，家庭，位置和国家水平的母亲Xed E ECT和一系列时间变化的变量之后，例如母亲的年龄，儿童的性别，Con ICT，Polity2分数，温度，温度，降水，降水与地方水平的经济活动水平无关。像Vollmer等人一样。（2014）和aiyar and cum-nins（2021）我们使用有关个人健康结果的数据，因为我们不能假设所有个人的经济活动变化a（Vollmer等人，2014年，P.E225）；但两者都贡献 -
流感相关死亡病例报告表
甲型流感（未进行亚型分型） 甲型流感 (H1N1) pdm09 甲型流感 (H3) 甲型流感 (H1)（2010 年之前） 甲型流感 (H3N2v) 甲型流感（无法进行亚型分型） 乙型流感（谱系未确定） 乙型流感 / 维多利亚谱系 乙型流感 / 山形谱系 流感病毒合并感染（请说明）______________ 阴性
COVID-19 疫苗接种与短期死亡风险
COVID-19 大流行期间的超额死亡率部分超过了 COVID-19 相关死亡人数，表明其他原因也可能造成了超额死亡率。我们进行了一项回顾性数据链接研究，包括所有荷兰居民，以使用改良的自身对照病例系列方法调查 COVID-19 疫苗接种对超额死亡率的影响。我们发现，与接种疫苗后三周以上相比，初次接种疫苗后的前三周全因死亡相对发生率降低了 44%（IRR 0.56，95%CI 0.54-0.57）。这种较低的发生率在疫苗类型、剂量、性别、年龄组和有或无 SARS-CoV-2 感染或合并症的个体中都是一致的，对于非 COVID-19 相关死亡也是如此。对于加强疫苗接种，相对发生率相似（IRR 0.49，95%CI 0.49-0.50）。相比之下，我们观察到，在登记的 SARS-CoV-2 阳性感染后三周内，全因死亡率是感染后三周以上的 16 倍（IRR 16.19，95%CI 15.78-16.60）。接种 COVID-19 疫苗后短期死亡率相对较低，支持 COVID-19 疫苗接种与观察到的超额死亡率无关。
癫痫老年人死亡率的预测
在33,615,037个有益的癫痫病中的99,990个中的结果中，大多数是白人（79.7％），女性（57.3％），城市（80.5％），没有医疗补助（71.3％）。事件癫痫的5年死亡率为62.8％（62,838人死亡）。在多变量模型中，较低的死亡率与女性相关（调整危险比[AHR] 0.85，95％的置信间隔[CI] 0.84 - 0.87），亚洲种族（AHR 0.82，95％CI 0.76 - 0.88），以及65.81，95％CI.84-0.84-0.84-0.84-0.84-0.84-0.84-0.84。死亡危害随着合并症的疾病负担而增加（每1点增加：AHR 1.27，95％CI 1.26 - 1.27）和医疗补助共同保险（AHR 1.17，95％CI 1.14 - 1.19）。Incident epilepsy was particularly associated with higher mortality when diagnosed after another neurologic condition: Parkinson disease (AHR 1.29, 95% CI 1.21 – 1.38), multiple sclerosis (AHR 2.13, 95% CI 1.79 – 2.59), dementia (AHR 1.33, 95% CI 1.31 – 1.36), traumatic brain injury (AHR 1.55, 95% CI 1.45 - 1.66）和中风/TIA（AHR 1.20，95％CI 1.18 - 1.21）。
量化归因于人类的热有关的死亡率 -
方法：我们使用日常站点观测，重新分析数据和气候模型的集合来得出观察到的气候数据的时间以及代表没有人类诱发气候变化的世界的反事实数据。我们通过使用观察到的每日均值温度和死亡率数据进行时间序列分析来估计温度 - 历史关系。，我们使用35观察到的死亡率和对应于平均温度的死亡率估计的死亡率估算，以最低死亡率为参考，以观察到的和反事实温度序列。为了量化随着时间的流逝的暴露和脆弱性的影响，我们比较了在1986 - 2003年得出的暴露响应关系中的死亡率，适用于2004 - 2018年，并根据2004-2018期间观察到的温度和死亡率重新计算了这种关系。40
糖尿病代谢功能障碍的死亡率结果 -
肥胖患者和正常体重/糖尿病黑素患者的生存差异尚不清楚。因此，我们的目的是描述糖尿病黑人和超重/肥胖（OT2M）的个体的长期存活率，具有瘦/正常体重（LT2M）的糖尿病性黑手党，具有超重/肥胖的MAFLD，具有超重/肥胖症，没有T2DM（OM）（OM），并且没有T2DM（OM），并且MAFLD具有精益/正常的体重和不带T2DM（LM MM）。使用NHANESIII数据库，将MAFLD的参与者分为四组。使用COX比例危害模型评估了全因，心血管疾病（CVD）相关的危险比（HRS）和95％置信区间（CI），与不同MAFLD子类型的癌症相关和与癌症相关的死亡率进行评估。在3539名参与者中，1618名参与者（42.61％）在平均随访期间死亡，为274.41±2.35个月。LT2M and OT2M had higher risks of all-cause mortality (adjusted HR, 2.14; 95% CI 1.82–2.51; p < 0.0001; adjusted HR, 2.24; 95% CI 1.32–3.81; p = 0.003) and CVD-related mortality (adjusted HR, 3.25; 95% CI 1.72–6.14; p < 0.0001;调整后的3.36； 95％CI 2.52-4.47；LT2M和OT2M患者的全因和CVD死亡率大于OM患者的患者。 不论肥胖的存在，都应筛查并发T2DM和MAFLD的患者。大于OM患者的患者。不论肥胖的存在，都应筛查并发T2DM和MAFLD的患者。
三尖替氏症患者的术语死亡率
抽象的物镜三尖瓣反流（TR）是一种与显着发病率和死亡率相关的普遍瓣膜疾病。我们的目的是应用机器学习（ML）来评估≥1menterTR的患者的风险分层。在2005年1月至2016年12月之间的超声心动图中≥部位TR的方法是回顾性的。我们使用70％的数据来培训基于ML的生存模型，包括27个临床和超声心动图特征，以在独立测试集（30％）的3年内预测死亡率。为了说明基线合并症的差异，通过增加Charlson合并症指数（CCI）分层进行了预测。置换特征的重要性是在这些组中分别使用表现最佳模型计算得出的。13例312例患者的结果，平均年龄为72±13岁，女性为7406（55％），7409（56％）的结果中度为中度，2646（20％）患有中度 - 重度和3257（24％）（24％）患有严重的TR。通过3毫升模型的1年死亡率的总体绩效很好，C统计0.74–0.75。有趣的是，CCI组之间的性能各不相同，（最低CCI组的C-Statistic = 0.774，最高CCI组的0.661）。在3年的随访中，性能下降（平均C指数0.78）。此外，有助于这些预测的前10个特征随CCI组略有不同，最高特征包括心率，右心室收缩压，血压，利尿剂使用和年龄。结论常见的临床和超声心动图特征的机器学习可以评估TR患者的死亡风险。在纳入临床实践之前，需要进一步完善模型和前瞻性研究中的验证。