Trends in Initial Lower Extremity Amputation Rates Among Veterans Health Administration Health Care System Users From 2000 to 2004
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate temporal trends in rates of initial lower extremity amputation (ILEA) among patients with diabetes in the Veterans Health Administration (VHA). RESEARCH DESIGN AND METHODS: Retrospective administrative data analysis of VHA clinic users with diabetes in fiscal years (FY) 2000 to 2004 (1 October 1999-30 September 2004). We calculated annual age- and sex-standardized rates of initial major, minor, and total amputations for the overall population and for various racial/ethnic groups (African Americans, Hispanics, and whites). Trends in ILEA risk were evaluated with and without adjustment for demographic characteristics and other potential risk factors, including presence of microvascular and macrovascular diseases, and antiglycemic treatment. RESULTS: Study populations of VHA patients with diabetes and without prior amputations ranged from 405,580 in FY 2000 to 739,377 in FY 2004. Age- and sex-standardized ILEA rates decreased by 34% (7.08/1,000 patients in FY 2000 to 4.65/1,000 patients in FY 2005) during the 5-year period. Minor and major amputation rates decreased by 33% (4.59 to 3.06/1,000) and 36% (2.49 to 1.59/1,000), respectively. Of major amputations, below-knee rates decreased from 1.08 to 0.87/1,000 (-19%), and above-knee decreased from 1.41 to 0.72/1,000 (-49%). Similar trends were seen for all racial groups. ILEA risk decreased by 28% (odds ratio 0.72 [95% CI 0.68-0.75]) when FY 2004 was compared with FY 2000 in the model, adjusting for demographic characteristics. This risk decrease was 22% in the model adjusting for all independent variables (odds ratio 0.78 [95% CI 0.74-0.82]). CONCLUSIONS: Downward 5-year trends in ILEA rates were observed for all amputation levels and among all racial groups, even after adjustment for risk differences over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».