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Enregistrement W2254088306 · doi:10.7189/jogh.05.020415

Global and regional estimates of COPD prevalence: Systematic review and meta-analysis.

2015· article· en· W2254088306 sur OpenAlexaff
Davies Adeloye, Stephen Chua, Chinwei Lee, Catriona Basquill, Angeliki Papana, Evropi Τheodoratou, Harish Nair, Danijela Gašević, Devi Sridhar, Harry Campbell, Kit Yee Chan, Aziz Sheikh, Igor Rudan

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDMedicineSpirometryConfidence intervalEpidemiologyMeta-analysisGlobal healthPopulationMeta-regressionDemographyMEDLINESystematic reviewEnvironmental healthPublic healthInternal medicineAsthmaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The burden of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) across many world regions is high. We aim to estimate COPD prevalence and number of disease cases for the years 1990 and 2010 across world regions based on the best available evidence in publicly accessible scientific databases. METHODS: We conducted a systematic search of Medline, EMBASE and Global Health for original, population-based studies providing spirometry-based prevalence rates of COPD across the world from January 1990 to December 2014. Random effects meta-analysis was conducted on extracted crude prevalence rates of COPD, with overall summaries of the meta-estimates (and confidence intervals) reported separately for World Health Organization (WHO) regions, the World Bank's income categories and settings (urban and rural). We developed a meta-regression epidemiological model that we used to estimate the prevalence of COPD in people aged 30 years or more. FINDINGS: Our search returned 37 472 publications. A total of 123 studies based on a spirometry-defined prevalence were retained for the review. From the meta-regression epidemiological model, we estimated about 227.3 million COPD cases in the year 1990 among people aged 30 years or more, corresponding to a global prevalence of 10.7% (95% confidence interval (CI) 7.3%-14.0%) in this age group. The number of COPD cases increased to 384 million in 2010, with a global prevalence of 11.7% (8.4%-15.0%). This increase of 68.9% was mainly driven by global demographic changes. Across WHO regions, the highest prevalence was estimated in the Americas (13.3% in 1990 and 15.2% in 2010), and the lowest in South East Asia (7.9% in 1990 and 9.7% in 2010). The percentage increase in COPD cases between 1990 and 2010 was the highest in the Eastern Mediterranean region (118.7%), followed by the African region (102.1%), while the European region recorded the lowest increase (22.5%). In 1990, we estimated about 120.9 million COPD cases among urban dwellers (prevalence of 13.2%) and 106.3 million cases among rural dwellers (prevalence of 8.8%). In 2010, there were more than 230 million COPD cases among urban dwellers (prevalence of 13.6%) and 153.7 million among rural dwellers (prevalence of 9.7%). The overall prevalence in men aged 30 years or more was 14.3% (95% CI 13.3%-15.3%) compared to 7.6% (95% CI 7.0%-8.2%) in women. CONCLUSIONS: Our findings suggest a high and growing prevalence of COPD, both globally and regionally. There is a paucity of studies in Africa, South East Asia and the Eastern Mediterranean region. There is a need for governments, policy makers and international organizations to consider strengthening collaborations to address COPD globally.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,035
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations636
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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