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Enregistrement W3047077524 · doi:10.1002/art.41404

Prevalence, Incidence, and Years Lived With Disability Due to Gout and Its Attributable Risk Factors for 195 Countries and Territories 1990–2017: A Systematic Analysis of the Global Burden of Disease Study 2017

2020· article· en· W3047077524 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesShahid Beheshti University of Medical Sciences
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Burden of diseaseDiseaseEnvironmental healthGoutDisease burdenDemographyGerontologyPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the levels and trends of point prevalence, annual incidence, and years lived with disability (YLD) for gout and its attributable risk factors in 195 countries and territories from 1990 to 2017 according to age, sex, and Sociodemographic Index (SDI; a composite of sociodemographic factors). METHODS: Data were extracted from the Global Burden of Disease (GBD) 2017 study. A comprehensive systematic review of databases and the disease-modeled analysis were performed by the GBD team at the Institute for Health Metrics and Evaluation, in collaboration with researchers and experts worldwide, to provide estimates at global, regional, and national levels during 1990 and 2017. Counts and age-standardized rates per 100,000 population, along with 95% uncertainty intervals (95% UIs), were reported for point prevalence, annual incidence, and YLD. RESULTS: Globally, there were ~41.2 million (95% UI 36.7 million, 46.1 million) prevalent cases of gout, with 7.4 million incident cases per year (95% UI 6.6 million, 8.5 million) and almost 1.3 million YLD (95% UI 0.87 million, 1.8 million) in 2017. The global age-standardized point prevalence estimates and annual incidence rates in 2017 were 510.6 (95% UI 455.6, 570.3) and 91.8 (95% UI 81.3, 104.1) cases per 100,000 population, respectively, an increase of 7.2% (95% UI 6.4%, 8.1%) and 5.5% (95% UI 4.8%, 6.3%) from 1990. The corresponding age-standardized YLD rate was 15.9 (95% UI 10.7, 21.8) cases per 100,000 persons, a 7.2% increase (95% UI 5.9%, 8.6%) from 1990. In 2017, the global point prevalence estimates for gout were higher in males, and higher prevalence was seen in older age groups and increased with age for both males and females. The burden of gout was generally highest in developed regions and countries. The 3 countries with the highest age-standardized point prevalence estimates of gout in 2017 were New Zealand (1,394.0 cases [95% UI 1,290.1, 1,500.9]), Australia (1,171.4 cases [95% UI 1,038.1, 1,322.9]), and the US (996.0 cases [95% UI 923.1, 1,076.8]). The countries with the highest increases in age-standardized point prevalence estimates of gout from 1990 to 2017 were the US (34.7% [95% UI 27.7%, 43.1%]), Canada (28.5% [95% UI 21.9%, 35.4%]), and Oman (28.0% [95% UI 21.5%, 34.8%]). Globally, high body mass index and impaired kidney function accounted for 32.4% (95% UI 18.7%, 49.2%) and 15.3% (95% UI 13.5%, 17.1%), respectively, of YLD due to gout in the 2017 estimates. The YLD attributable to these risk factors were higher in males. CONCLUSION: The burden of gout increased across the world from 1990 to 2017, with variations in point prevalence, annual incidence, and YLD between countries and territories. Besides improving the clinical management of disease, prevention and health promotion in communities to provide basic knowledge of the disease, risk factors, consequences, and effective treatment options (tailoring to high-risk groups such as the middle-aged male population) are crucial to avoid disease onset and hence to decrease the global disease burden.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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