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Enregistrement W2921411387 · doi:10.1093/jcag/gwz006.030

A31 GLOBAL BURDEN OF HOSPITALIZATION FOR PERSONS WITH IBD IN THE 21ST CENTURY: TIME TREND ANALYSES

2019· article· en· W2921411387 sur OpenAlexaffabout
Joseph W. Windsor, Michael Buie, Stephanie Coward, James A. King, Fox E. Underwood, Joshua Quan, Remo Panaccione, Cynthia H. Seow, Gilaad G. Kaplan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Confidence intervalMedicineDemographyCensusChinaPopulationGeographyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prevalence of inflammatory bowel disease (IBD) exceeds 0.3% in N. America, Europe, and Oceania, but many Westernized nations report decreasing hospitalization rates (HR) following the advent of biologics. However, IBD incidence is rapidly rising in newly industrialized countries in Asia and S. America, which may correspond to increasing HRs in those regions. Analyze global time trends of all-cause hospitalizations for persons with IBD. We conducted a systematic review of MedLine and Embase (2000–2018) to identify population-based studies reporting HRs after the year 2000 with at least five years of data. WorldBank census data were used for population values. Log-linear models were used to analyze time trends and to calculate average annual percentage change (AAPC), with associated 95% confidence intervals (CI). 7,782 studies were identified; 663 underwent full-text review; data were extracted from 52; and, 17 underwent analysis. HRs were analyzed in 33 countries (Table 1). In N. America, HRs are decreasing in Canada (AAPC:−2.4; 95%CI:−2.6,−2), but increasing in the USA (AAPC:2.4; 95%CI:1.5,3.3). HRs were also divergent in Europe with countries reporting decreasing (eg. Sweden, AAPC:−2.4; 95%CI:−2.9,−1.8), increasing (eg. Germany, AAPC:2.1; 95%CI:1.8,2.5), and stable (eg. France, AAPC:−0.1; 95%CI:−0.4,0.2) rates. In contrast, HRs were rapidly increasing in Asia (eg. China, AAPC:16.4; 95%CI:11.8,21.2) and S. America (eg. Mexico, AAPC:3.7; 95%CI:2.8,4.6) (Table 1). Despite advances in IBD management since 2000, HRs are divergent throughout the Western world with over half of countries reporting increases. Newly industrialized countries in Asia and S. America are experiencing rapidly rising HRs, which is contributing to an increasing burden on global healthcare systems. Table 1: Hospital discharge rates by country since 2000 with average annual percent change (AAPC) and 95% confidence intervals (CI). *p < 0.05 CIHR

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,010
Bibliométrie0,0140,024
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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