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Enregistrement W2102092342 · doi:10.3748/wjg.v17.i12.1600

Epidemiological trends and geographic variation in hospital admissions for diverticulitis in the United States

2011· article· en· W2102092342 sur OpenAlexaff
Geoffrey C. Nguyen

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverticular Disease and Complications
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiverticulitisMedicineEpidemiologyIncidence (geometry)EtiologyYoung adultDemographyCohortGeographic variationRetrospective cohort studyInternal medicinePediatricsEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To characterize the increasing incidence and geographic variation of acute diverticulitis. METHODS: Using the nationwide inpatient sample (NIS) we identified a cohort who had been admitted with diverticulitis between 1998 and 2005. We calculated age-, sex-, and region-specific rates of hospitalizations for diverticulitis over time. RESULTS: The age-adjusted hospitalization rate for diverticulitis increased from 61.8 per 100,000 to 75.5 per 100,000 between 1998 and 2005, and increased similarly in both sexes. Diverticulitis-associated admissions were male-predominant in those younger than age 45 years but were female-predominant thereafter. Admission rates increased the most among those < 45 years, while remaining unchanged for those ≥ 65 years. By 2005, the majority of hospitalized patients were < 65 years. Age-adjusted rates of diverticulitis-associated hospitalizations were lower in the West (50.4/100,000) compared to the Northeast (77.7/100,000), South (73.9/100,000), and Midwest (71.0/100,000). CONCLUSION: Diverticulitis-associated hospitalizations have steeply risen, especially in young adults. These epidemiological trends vary by geographic region and warrant further investigation into potential dietary and environmental etiologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations142
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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