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Public health utility of cause of death data: applying empirical algorithms to improve data quality

Título
Public health utility of cause of death data: applying empirical algorithms to improve data quality
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2021
Autores
Johnson, SC
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Cunningham, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Dippenaar, IN
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Sharara, F
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Wool, EE
(Autor)
Outra
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Agesa, KM
(Autor)
Outra
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Han, C
(Autor)
Outra
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Miller Petrie, MK
(Autor)
Outra
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Wilson, S
(Autor)
Outra
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Fuller, JE
(Autor)
Outra
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Balassyano, S
(Autor)
Outra
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Bertolacci, GJ
(Autor)
Outra
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Davis Weaver, N
(Autor)
Outra
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Arabloo, J
(Autor)
Outra
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Badawi, A
(Autor)
Outra
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Bhagavathula, AS
(Autor)
Outra
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Burkart, K
(Autor)
Outra
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Cámera, LA
(Autor)
Outra
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Carvalho, F
(Autor)
Outra
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Castañeda Orjuela, CA
(Autor)
Outra
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Choi, JYJ
(Autor)
Outra
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Chu, DT
(Autor)
Outra
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Dai, X
(Autor)
Outra
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Dianatinasab, M
(Autor)
Outra
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Emmons Bell, S
(Autor)
Outra
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Eduarda Fernandes
(Autor)
FFUP
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Fischer, F
(Autor)
Outra
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Ghashghaee, A
(Autor)
Outra
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Golechha, M
(Autor)
Outra
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Hay, SI
(Autor)
Outra
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Hayat, K
(Autor)
Outra
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Henry, NJ
(Autor)
Outra
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Holla, R
(Autor)
Outra
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Househ, M
(Autor)
Outra
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Ibitoye, SE
(Autor)
Outra
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Keramati, M
(Autor)
Outra
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Khan, EA
(Autor)
Outra
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Kim, YJ
(Autor)
Outra
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Kisa, A
(Autor)
Outra
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Komaki, H
(Autor)
Outra
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Koyanagi, A
(Autor)
Outra
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Larson, SL
(Autor)
Outra
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LeGrand, KE
(Autor)
Outra
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Liu, X
(Autor)
Outra
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Majeed, A
(Autor)
Outra
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Malekzadeh, R
(Autor)
Outra
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Mohajer, B
(Autor)
Outra
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Mohammadian Hafshejani, A
(Autor)
Outra
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Mohammadpourhodki, R
(Autor)
Outra
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Mohammed, S
(Autor)
Outra
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Mohebi, F
(Autor)
Outra
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Mokdad, AH
(Autor)
Outra
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Molokhia, M
(Autor)
Outra
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Monasta, L
(Autor)
Outra
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Moni, MA
(Autor)
Outra
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Naveed, M
(Autor)
Outra
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Nguyen, HLT
(Autor)
Outra
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Olagunju, AT
(Autor)
Outra
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Ostroff, SM
(Autor)
Outra
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Kan, FP
(Autor)
Outra
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Pereira, DM
(Autor)
Outra
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Pham, HQ
(Autor)
Outra
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Rawaf, S
(Autor)
Outra
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Rawaf, DL
(Autor)
Outra
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Renzaho, AMN
(Autor)
Outra
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Ronfani, L
(Autor)
Outra
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Samy, AM
(Autor)
Outra
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Senthilkumaran, S
(Autor)
Outra
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Sepanlou, SG
(Autor)
Outra
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Shaikh, MA
(Autor)
Outra
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Shaw, DH
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Shibuya, K
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Singh, JA
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Skryabin, VY
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Skryabina, AA
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Spurlock, EE
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Tadesse, EG
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Temsah, MH
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Tovani Palone, MR
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Tran, BX
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Tsegaye, GW
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Valdez, PR
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Vishwanath, PM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Vu, GT
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Waheed, Y
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Yonemoto, N
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Lozano, R
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Lopez, AD
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Murray, CJL
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Naghavi, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 21
ISSN: 1472-6947
Editora: Springer Nature
Indexação
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Outras Informações
ID Authenticus: P-00V-1MN
Abstract (EN): Background: Accurate, comprehensive, cause-specific mortality estimates are crucial for informing public health decision making worldwide. Incorrectly or vaguely assigned deaths, defined as garbage-coded deaths, mask the true cause distribution. The Global Burden of Disease (GBD) study has developed methods to create comparable, timely, cause-specific mortality estimates; an impactful data processing method is the reallocation of garbage-coded deaths to a plausible underlying cause of death. We identify the pattern of garbage-coded deaths in the world and present the methods used to determine their redistribution to generate more plausible cause of death assignments. Methods: We describe the methods developed for the GBD 2019 study and subsequent iterations to redistribute garbage-coded deaths in vital registration data to plausible underlying causes. These methods include analysis of multiple cause data, negative correlation, impairment, and proportional redistribution. We classify garbage codes into classes according to the level of specificity of the reported cause of death (CoD) and capture trends in the global pattern of proportion of garbage-coded deaths, disaggregated by these classes, and the relationship between this proportion and the Socio-Demographic Index. We examine the relative importance of the top four garbage codes by age and sex and demonstrate the impact of redistribution on the annual GBD CoD rankings. Results: The proportion of least-specific (class 1 and 2) garbage-coded deaths ranged from 3.7% of all vital registration deaths to 67.3% in 2015, and the age-standardized proportion had an overall negative association with the Socio-Demographic Index. When broken down by age and sex, the category for unspecified lower respiratory infections was responsible for nearly 30% of garbage-coded deaths in those under 1 year of age for both sexes, representing the largest proportion of garbage codes for that age group. We show how the cause distribution by number of deaths changes before and after redistribution for four countries: Brazil, the United States, Japan, and France, highlighting the necessity of accounting for garbage-coded deaths in the GBD. Conclusions: We provide a detailed description of redistribution methods developed for CoD data in the GBD; these methods represent an overall improvement in empiricism compared to past reliance on a priori knowledge. © 2021, The Author(s).
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
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