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Enregistrement W2800922354 · doi:10.3171/2017.10.jns17439

Global hydrocephalus epidemiology and incidence: systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2800922354 sur OpenAlexaboutno aff
Michael C. Dewan, Abbas Rattani, Rania A. Mekary, Laurence Glancz, Ismaeel Yunusa, Ronnie E. Baticulon, Graham Fieggen, John C. Wellons, Kee B. Park, Benjamin C. Warf

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVanderbilt University
Mots-clésMedicineHydrocephalusIncidence (geometry)Meta-analysisPediatricsSystematic reviewEpidemiologyLatin AmericansMEDLINEDemographySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Hydrocephalus is one of the most common brain disorders, yet a reliable assessment of the global burden of disease is lacking. The authors sought a reliable estimate of the prevalence and annual incidence of hydrocephalus worldwide. METHODS: The authors performed a systematic literature review and meta-analysis to estimate the incidence of congenital hydrocephalus by WHO region and World Bank income level using the MEDLINE/PubMed and Cochrane Database of Systematic Reviews databases. A global estimate of pediatric hydrocephalus was obtained by adding acquired forms of childhood hydrocephalus to the baseline congenital figures using neural tube defect (NTD) registry data and known proportions of posthemorrhagic and postinfectious cases. Adult forms of hydrocephalus were also examined qualitatively. RESULTS: Seventy-eight articles were included from the systematic review, representative of all WHO regions and each income level. The pooled incidence of congenital hydrocephalus was highest in Africa and Latin America (145 and 316 per 100,000 births, respectively) and lowest in the United States/Canada (68 per 100,000 births) (p for interaction < 0.1). The incidence was higher in low- and middle-income countries (123 per 100,000 births; 95% CI 98-152 births) than in high-income countries (79 per 100,000 births; 95% CI 68-90 births) (p for interaction < 0.01). While likely representing an underestimate, this model predicts that each year, nearly 400,000 new cases of pediatric hydrocephalus will develop worldwide. The greatest burden of disease falls on the African, Latin American, and Southeast Asian regions, accounting for three-quarters of the total volume of new cases. The high crude birth rate, greater proportion of patients with postinfectious etiology, and higher incidence of NTDs all contribute to a case volume in low- and middle-income countries that outweighs that in high-income countries by more than 20-fold. Global estimates of adult and other forms of acquired hydrocephalus are lacking. CONCLUSIONS: For the first time in a global model, the annual incidence of pediatric hydrocephalus is estimated. Low- and middle-income countries incur the greatest burden of disease, particularly those within the African and Latin American regions. Reliable incidence and burden figures for adult forms of hydrocephalus are absent in the literature and warrant specific investigation. A global effort to address hydrocephalus in regions with the greatest demand is imperative to reduce disease incidence, morbidity, mortality, and disparities of access to treatment.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,028
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations435
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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