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Enregistrement W3212566750 · doi:10.1186/s12974-021-02319-4

Global, regional, and national burden of Guillain–Barré syndrome and its underlying causes from 1990 to 2019

2021· article· en· W3212566750 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.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroinflammation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesShahid Beheshti University of Medical SciencesInstitute for Health Metrics and EvaluationUniversity of Washington
Mots-clésMedicineDemographyEpidemiologyGuillain-Barre syndromePopulationPediatricsPrevalenceConfidence intervalChinaGerontologyEnvironmental healthGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This article presents the first detailed analysis of the prevalence and disability burden of Guillain-Barré syndrome (GBS) from 1990 to 2019 by cause, age, sex, and Socio-demographic Index (SDI) in 204 countries and territories. METHODS: Data from the Global Burden of Diseases Study (GBD) 2019 were used. GBD 2019 modelled the prevalence of GBS using hospital and claims data. Years lived with disability (YLDs) were estimated as the product of the GBS prevalence and the disability weight. This article also reported proportions in the age-standardised prevalence rate that were due to six underlying causes of GBS. RESULTS: In 2019, there were 150,095 [95% uncertainty intervals (UI) 119,924 to 188,309] total cases of GBS worldwide, which resulted in 44,407 (95% UI 28,016 to 64,777) YLDs. Globally, there was a 6.4% (95% UI 3.6 to 9.5) increase in the age-standardised prevalence of GBS per 100,000 population between 1990 and 2019. High-income Asia Pacific [1.9 (95% UI: 1.5 to 2.4)] and East Asia [0.8 (95% UI: 0.6 to 1.0)] had the highest and lowest age-standardised prevalence rates (per 100,000), respectively, in 2019. Nationally, Japan [6.4 (95% UI: 5.3 to 7.7)] and China [0.8 (95% UI: 0.6 to 1.0)] had the highest and lowest age-standardised prevalence rates (per 100,000). The age-standardised burden of GBS increased with increasing age and was higher in males in all age groups. Furthermore, the age-standardised prevalence of GBS (per 100,000) had a positive association with the level of development, as measured by SDI, although this association was not strong. Upper respiratory infections and unknown causes accounted for the highest proportions of underlying causes. CONCLUSIONS: Globally, the prevalence of GBS continues to increase. Geographical differences and strategies aimed at preventing infectious diseases should be considered in future health policy planning and decision-making processes. This study had several limitations, such as using the same disability weight for all causes and a reliance on hospital- and self-reported data, which should be addressed in future research.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,326

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,260 · 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