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Enregistrement W3093983426 · doi:10.14309/ajg.0000000000000997

Urban-Rural Disparities and Temporal Trends in Peptic Ulcer Disease Epidemiology, Treatment, and Outcomes in the United States

2020· article· en· W3093983426 sur OpenAlexaff
Howard Guo, Angela Y. Lam, Abdel Aziz Shaheen, Nauzer Forbes, Gilaad G. Kaplan, Christopher N. Andrews, Michael Laffin, Siddharth Singh, Vipul Jairath, Anouar Teriaky, Jeffrey K. Lee, Christopher Ma

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Confidence intervalLogistic regressionEpidemiologyRuralityHelicobacter pyloriInternal medicinePsychological interventionDemographyEmergency medicineRural area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The incidence of peptic ulcer disease (PUD) has been decreasing over time with Helicobacter pylori eradication and use of acid-suppressing therapies. However, PUD remains a common cause of hospitalization in the United States. We aimed to evaluate contemporary national trends in the incidence, treatment patterns, and outcomes for PUD-related hospitalizations and compare care delivery by hospital rurality. METHODS: Data from the National Inpatient Sample were used to estimate weighted annual rates of PUD-related hospitalizations. Temporal trends were evaluated by joinpoint regression and expressed as annual percent change with 95% confidence intervals (CIs). We determined the proportion of hospitalizations requiring endoscopic and surgical interventions, stratified by clinical presentation and rurality. Multivariable logistic regression was used to assess independent predictors of in-hospital mortality and postoperative morbidity. RESULTS: There was a 25.8% reduction (P < 0.001) in PUD-related hospitalizations from 2005 to 2014, although the rate of decline decreased from -7.2% per year (95% CI: 13.2% to -0.7%) before 2008 to -2.1% per year (95% CI: 3.0% to -1.1%) after 2008. In-hospital mortality was 2.4% (95% CI: 2.4%-2.5%). Upper endoscopy (84.3% vs 78.4%, P < 0.001) and endoscopic hemostasis (26.1% vs 16.8%, P < 0.001) were more likely to be performed in urban hospitals, whereas surgery was performed less frequently (9.7% vs 10.5%, P < 0.001). In multivariable logistic regression, patients managed in urban hospitals were at higher risk for postoperative morbidity (odds ratio 1.16 [95% CI: 1.04-1.29]), but not death (odds ratio 1.11 [95% CI: 1.00-1.23]). DISCUSSION: The rate of decline in hospitalization rates for PUD has stabilized over time, although there remains significant heterogeneity in treatment patterns by hospital rurality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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