Global Incidence of Acute Pancreatitis Is Increasing Over Time: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Acute pancreatitis is a common disease with significant associated morbidity and mortality. We performed a systematic review and meta-analysis of population-based studies to explore the changing temporal trends of acute pancreatitis incidence globally. METHODS: We performed a systematic literature search to identify population-based studies reporting the annual incidence of acute pancreatitis. Abstracts were assessed independently to identify applicable articles for full-text review and data extraction. Joinpoint temporal trend analyses were performed to calculate the average annual percent change (AAPC) with 95% confidence intervals (CIs). The AAPCs were pooled in a meta-analysis to capture the overall and regional trends in acute pancreatitis incidence over time. Temporal data were summarized in a static map and an interactive, web-based map. RESULTS: Forty-four studies reported the temporal incidence of acute pancreatitis (online interactive map: https://kaplan-acute-pancreatitis-ucalgary.hub.arcgis.com/). The incidence of acute pancreatitis has increased from 1961 to 2016 (AAPC, 3.07%; 95% CI, 2.30% to 3.84%; n = 34). Increasing incidence was observed in North America (AAPC, 3.67%; 95% CI, 2.76% to 4.57%; n = 4) and Europe (AAPC, 2.77%; 95% CI, 1.91% to 3.63%; n = 23). The incidence of acute pancreatitis was stable in Asia (AAPC, -0.28%; 95% CI, -5.03% to 4.47%; n = 4). CONCLUSIONS: This meta-analysis provides a comprehensive overview of the global incidence of acute pancreatitis over the last 56 years and demonstrates a steadily rising incidence over time in most countries of the Western world. More studies are needed to better define the changing incidence of acute pancreatitis in Asia, Africa, and Latin America.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».