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Enregistrement W3198164102 · doi:10.30841/2307-5090.2.2021.237525

Characteristics of the Incidence and Prevalence of Chronic Cystitis Among the Male Population in Ukraine

2021· article· en· W3198164102 sur OpenAlexaboutno aff
N.O. Saidakova, V.P. Stus, N.V. Havva

Notice bibliographique

RevueHealth of Man · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyIncidence (geometry)Quarter (Canadian coin)PopulationEpidemiologyMedicineGeographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work is devoted to the dynamics of morbidity and prevalence of chronic cystitis among the male population of Ukraine for 10 years (2008–2017). The primary documents were the reported forms of official statistics. The special feature of the study was a comparative analysis of two periods of five-years. The approach was justified by the possibility to trace the nature and intensity of changes, and was also of interest in terms of known territorial changes in the country. It was found that among the total number of registered as well as first-time patients with chronic cystitis in Ukraine, a quarter of them were men. Over the years there has been a decrease in the number of cases. At the same time its rate among the latter is lower than among those registered, which is more pronounced in the last five years. This finding may suggest that the situation is likely to change in the near future towards an increase in the number of cases among men. The first three places in the number of men with chronic cystitis are occupied by the Southeastern, Western, Southern regions. The incidence and prevalence rates (per 100,000) among men are half as high as the corresponding rates among the adult population as a whole. The values of the latter have been decreasing over the years, while the incidence rate increased between 2013 and 2017. Each region has its own peculiarities, which are manifested both by the levels of width in the regions which make up their structure and by the nature of their dynamics. The first identified men with CC usually accounted for one quarter of the total number of cases. Each region is distinguished by the number of first-time offenders. The situation in Ukraine is defined by the Southeastern, Southern regions and Kiev, where the rates are higher than the Ukrainian average and aer increasing.

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 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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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