ASPHER Statement: Facing the Fourth Winter of the COVID-19 Pandemic

From Frontiers via Jisc Publications RouterHistory: collection 2022, received 2022-09-14, accepted 2022-09-20, epub 2022-10-03Peer reviewed: TruePublication status: Publishe

The Short-Term Effects of European Integration on Mortality Convergence: A Case Study of European Union's 2004 Enlargement

Although European integration can be expected to result in mortality convergence (reduced mortality differences), a life expectancy divide persists in the European Union (EU) between the old Member States (OMS) in the west and the new Member States (NMS) in the east. Studies investigating the impact of European integration on mortality convergence are rare and did not consider regional differences. We examine the short-term effects of the 2004 enlargement on mortality convergence at the supranational, national, and subnational levels. Using sex-specific life expectancies for 23 Member States (1990-2017) and the NUTS 2 regions in Czechia, Hungary, and Poland for 1992-2016, we examined the trend in sigma and beta mortality convergence measures at the country and regional levels using joinpoint regression. We found no compelling evidence that EU accession influenced the process of mortality convergence between OMS and NMS, or within the three NMS, over the short term. While there was overall beta and sigma convergence at the national level during 1990-2017, no regional convergence showed, and the trends in convergence did not significantly change at the time of EU accession or soon after (2004-2007). The accession in 2004 did not visibly impact the overall process of mortality convergence over the short term, likely because of the greater influence of country and region-specific policies and characteristics. The interaction of Member State and regional contexts with the mechanisms of European integration requires further study. Future enlargement procedures should emphasise tailored support to ensure more equitable gains from European integration

Apports de l’intelligence artificielle dans la prévention du diabète : comment cibler les personnes ayant un diabète méconnu dans le Système National des Données Santé : Étude basée sur les données de la cohorte CONSTANCES

INTRODUCTION - En 2013-2014, selon les données de la cohorte Constances, 1,6% de la population française âgée de 18 à 69 ans avait un diabète méconnu. L’objectif de notre étude était de développer un algorithme pour identifier les cas de diabète méconnu dans le Système National des données de santé (SNDS) en utilisant l’intelligence artificielle. METHODES - L’algorithme a été développé à partir de la cohorte Constances dans laquelle des données d’auto-questionnaire, de questionnaire médical et des résultats biologiques sont appariés avec les données du SNDS. Nous avons utilisé une méthodologie d’apprentissage automatique supervisé composée de huit étapes. Premièrement, nous avons sélectionné la base de données (BdD) de référence, en excluant les cas de diabète connu. Parmi les 44,185 participants, nous avons identifié comme cible les cas de diabète méconnu - glycémie à jeun ≥7 mmol/l (n=655)-. Les étapes suivantes étaient : codification des variables SNDS, division de la BdD de référence en base d’entrainement et base de test, sélection des variables et entrainement, validation et sélection des algorithmes. RESULTATS - Seules 12 des 3471 variables codées étaient retenues pour leur capacité de discrimination entre la cible : diabète méconnu versus pas de diabète. L’algorithme final est un modèle de régression logistique basé sur les 5 variables les plus discriminantes : âge, sexe et nombre de remboursements (hors hôpital public) dans l’année précédente d’explorations d’une anomalie lipidique, de consultations d’un médecin généraliste et de dosages de glycémie. La spécificité, la sensibilité et la précision de l’algorithme étaient de 70%, 71 % et 69%, respectivement. CONCLUSION - L’intelligence artificielle ouvre de nombreuses perspectives en termes de prévention du diabète. Ainsi, l’identification des personnes à très haut risque permettrait de cibler les personnes à inclure dans les campagnes de prévention et de leur offrir une prise en charge spécifique

L’intelligence artificielle au service de la surveillance du diabète : développement d’un algorithme de typage du diabète à partir de la cohorte Constances et application aux données du Système National des Données de Santé

INTRODUCTION - Le Système national des données de santé (SNDS) est une source d’informations majeure pour la surveillance du diabète. L’identification des cas de diabète repose sur des algorithmes basés sur le traitement pharmacologique sans distinction entre type 1 (DT1) et type 2 (DT2). Les objectifs de cette étude étaient le développement d’un algorithme de typage du diabète en utilisant une approche d’intelligence artificielle (IA) et son application pour estimer la prévalence du DT1 et DT2 chez l’adulte en France. METHODES - L’algorithme a été développé à partir des participants traités pharmacologiquement pour diabète dans la cohorte Constances (n= 951, base de données [BdD] de référence). Une méthode d’apprentissage automatique supervisé a été utilisée, déclinée en huit étapes : sélection de la BdD de référence, identification de la cible (DT1), codification des variables SNDS, division de la BdD en base d’entrainement et base de test, sélection des variables et entrainement, validation et sélection des algorithmes. L’algorithme sélectionné a été appliqué sur l’ensemble du SNDS pour estimer, après correction basée sur sa performance, la prévalence des DT1 et DT2 en 2016, déclinée par sexe, chez les adultes âgés de 18 à 70 ans. RESULTATS - Sur 3481 variables codifiées dans le SNDS, seules 14 étaient sélectionnées pour entrainer les différents algorithmes. L’algorithme final est un modèle d’analyse discriminante linéaire basé sur le nombre de remboursements dans l’année précédente : d’insuline à action rapide, d’insuline de longue durée et de biguanides. Cet algorithme a une spécificité de 97,2 % et une sensibilité de 100% pour l’identification des DT1. En 2016, la prévalence du DT1 était 0,32% (femmes 0,29% ; hommes 0,36%) et celle du DT2 était 4,36% (femmes 3,72% ; hommes 5,03%). CONCLUSION - Les perspectives de recherche et prévention offertes par l’IA sont nombreuses et dépassent le champ de la surveillance du diabète

Inclusive education in the European Union: A fuzzy-set qualitative comparative analysis of education policy for autism

Children with special education needs (SEN), such as children with autism, benefit from being included in education along with typical peers. However, development and implementation of inclusive education (IE) is considered difficult. This paper identifies conditions that facilitate IE development for children with autism in the European Union and benchmarks to track IE policy development. Education policy data from 30 legislative regions in the European Union were analyzed through a qualitative comparative analysis using eight conditions: a definition of SEN, the right to education for children with SEN, support for teaching staff, support services for children with SEN, individualized learning outcomes, parental involvement, and mixed mainstream classes. The right to education for children with SEN is implemented in all regions under study. Seven of the examined conditions were associated with IE: an established definition of SEN, support for teaching staff, support services for children with SEN, individualized learning outcomes, parental involvement, IE policies, and mixed mainstream classrooms. Mixed classrooms and support services for children with SEN were identified as necessary for IE. IE policies and support for teaching staff were present in all scenarios that facilitated IE. While the analysis was initially focused on autism, the policies consisted predominantly of general SEN policies, allowing the results to be interpreted in a wider context, beyond autism. Ultimately, mixed mainstream classrooms and support services for children with special needs were found essential for consistent IE development. Support for teaching staff and IE policies facilitate IE and should be further explored and implemented

ASPHER Statement:Facing the Fourth Winter of the COVID-19 Pandemic

From PubMed via Jisc Publications RouterHistory: received 2022-09-14, accepted 2022-09-20Publication status: epublis

The state of health in the European Union (EU-27) in 2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease study 2019

Background: The European Union (EU) faces many health-related challenges. Burden of diseases information and the resulting trends over time are essential for health planning. This paper reports estimates of disease burden in the EU and individual 27 EU countries in 2019, and compares them with those in 2010.Methods: We used the Global Burden of Disease 2019 study estimates and 95% uncertainty intervals for the whole EU and each country to evaluate age-standardised death, years of life lost (YLLs), years lived with disability (YLDs) and disability-adjusted life years (DALYs) rates for Level 2 causes, as well as life expectancy and healthy life expectancy (HALE).Results:In 2019, the age-standardised death and DALY rates in the EU were 465.8 deaths and 20,251.0 DALYs per 100,000 inhabitants, respectively. Between 2010 and 2019, there were significant decreases in age-standardised death and YLL rates across EU countries. However, YLD rates remained mainly unchanged. The largest decreases in age-standardised DALY rates were observed for "HIV/AIDS and sexually transmitted diseases" and "transport injuries" (each -19%). "Diabetes and kidney diseases" showed a significant increase for age-standardised DALY rates across the EU (3.5%). In addition, "mental disorders" showed an increasing age-standardised YLL rate (14.5%).Conclusions: There was a clear trend towards improvement in the overall health status of the EU but with differences between countries. EU health policymakers need to address the burden of diseases, paying specific attention to causes such as mental disorders. There are many opportunities for mutual learning among otherwise similar countries with different patterns of disease