MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3208250474 · doi:10.1186/s12893-021-01381-2

The influence of primary and subsequent limb amputation on the overall rate of limb amputation in Saskatchewan, Canada, 2006–2019: a population-based study

2021· article· en· W3208250474 sur OpenAlexafffundabout
Samuel Kwaku Essien, Gary Linassi, Colin Farnan, Kassondra L. Collins, Audrey Zucker-Levin

Notice bibliographique

RevueBMC Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésAmputationMedicineLower limb amputationAnklePopulationIncidence (geometry)SurgeryPrimary careDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding trends in limb amputation (LA) can provide insight into the prevention and optimization of health care delivery. We examine the influence of primary (first report) and subsequent (multiple reports) limb amputation on the overall (all reports) rate of limb amputation in Saskatchewan considering amputation level. METHODS: Hospital discharged data associated with LA from 2006 to 2019 and population estimates in Saskatchewan were used. LA cases were grouped based on overall, primary, and subsequent LA and further divided by level into major (through/above the ankle/wrist) and minor (below the ankle/wrist). Incidence rates were calculated using LA cases as the numerator and resident population as the denominator. Joinpoint and negative binomial were used to analyze the trends. In addition, the top three amputation predisposing factors (APF) were described by LA groups. RESULTS: The rate of overall LA and primary LA remained stable (AAPC - 0.9 [95% CI - 3.9 to 2.3]) and (AAPC -1.9 [95% CI -4.2 to 0.4]) respectively, while the rate of subsequent LA increased 3.2% (AAPC 3.2 [95% CI 3.1 to 9.9]) over the 14-year study period. The rate of overall major LA declined 4.6% (AAPC - 4.6 [95% CI -7.3 to -1.7]) and was largely driven by the 5.9% decline in the rate of primary major LA (AAPC - 5.9 [95% CI - 11.3 to -0.2]). Subsequent major LA remained stable over the study period (AAPC -0.4 [95% CI - 6.8 to 6.5]). In contrast, the overall rate of minor LA increased 2.0% (AAPC 2.0 [95% CI 1.0 to 2.9]) over the study period which was largely driven by a 9.6% increase in the rate of subsequent minor LA (AAPC 9.6 [95% CI 4.9 to 14.4]). Primary minor LA rates remained stable over the study period (AAPC 0.6 [95% CI - 0.2 to 1.5]). The study cohorts were 1.3-fold greater risk of minor LA than major LA. Diabetes mellitus (DM) was the leading APF representing 72.8% of the cohort followed by peripheral vascular disease (PVD) and trauma with 17.1 and 10.1% respectively. Most (86.7%) of subsequent LA were performed on people with DM. CONCLUSIONS: Overall LA rates remained stable over the study period with declining rates of major LA countered by rising rates of minor LA. Minor LA exceeded major LA with the largest rate increase identified in subsequent minor LA. Diabetes was the greatest APF for all LA groups. This rising rate of more frequent and repeated minor LA may reflect changing intervention strategies implemented to maintain limb function. The importance of long-term surveillance to understand rates of major and minor LA considering primary and subsequent intervention is an important step to evaluate and initiate prevention and limb loss management programs.

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)0,003
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC SurgeryMême sujetProsthetics and Rehabilitation RoboticsTravaux en français237 207