MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205951840 · doi:10.1186/s13690-021-00759-1

Trends of limb amputation considering type, level, sex and age in Saskatchewan, Canada 2006–2019: an in-depth assessment

2022· article· en· W4205951840 sur OpenAlexafffundabout
Samuel Kwaku Essien, David A. Kopriva, Gary Linassi, Audrey Zucker-Levin

Notice bibliographique

RevueArchives of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensRegina Qu'Appelle Health RegionUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health
Organismes subventionnairesMinistry of Health, SaskatchewanUniversity of Saskatchewan
Mots-clésAmputationMedicineHealth services researchDemographyPublic healthSurgeryNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most epidemiologic reports focus on lower extremity amputation (LEA) caused specifically by diabetes mellitus. However, narrowing scope disregards the impact of other causes and types of limb amputation (LA) diminishing the true incidence and societal burden. We explored the rates of LEA and upper extremity amputation (UEA) by level of amputation, sex and age over 14 years in Saskatchewan, Canada. METHODS: We calculated the differential impact of amputation type (LEA or UEA) and level (major or minor) of LA using retrospective linked hospital discharge data and demographic characteristics of all LA performed in Saskatchewan and resident population between 2006 and 2019. Rates were calculated from total yearly cases per yearly Saskatchewan resident population. Joinpoint regression was employed to quantify annual percentage change (APC) and average annual percent change (AAPC). Negative binomial regression was performed to determine if LA rates differed over time based on sex and age. RESULTS: Incidence of LEA (31.86 ± 2.85 per 100,000) predominated over UEA (5.84 ± 0.49 per 100,000) over the 14-year study period. The overall LEA rate did not change over the study period (AAPC -0.5 [95% CI - 3.8 to 3.0]) but fluctuations were identified. From 2008 to 2017 LEA rates increased (APC 3.15 [95% CI 1.1 to 5.2]) countered by two statistically insignificant periods of decline (2006-2008 and 2017-2019). From 2006 to 2019 the rate of minor LEA steadily increased (AAPC 3.9 [95% CI 2.4 to 5.4]) while major LEA decreased (AAPC -0.6 [95% CI - 2.1 to 5.4]). Fluctuations in the overall LEA rate nearly corresponded with fluctuations in major LEA with one period of rising rates from 2010 to 2017 (APC 4.2 [95% CI 0.9 to 7.6]) countered by two periods of decline 2006-2010 (APC -11.14 [95% CI - 16.4 to - 5.6]) and 2017-2019 (APC -19.49 [95% CI - 33.5 to - 2.5]). Overall UEA and minor UEA rates remained stable from 2006 to 2019 with too few major UEA performed for in-depth analysis. Males were twice as likely to undergo LA than females (RR = 2.2 [95% CI 1.99-2.51]) with no change in rate over the study period. Persons aged 50-74 years and 75+ years were respectively 5.9 (RR = 5.92 [95% Cl 5.39-6.51]) and 10.6 (RR = 10.58 [95% Cl 9.26-12.08]) times more likely to undergo LA than those aged 0-49 years. LA rate increased with increasing age over the study period. CONCLUSION: The rise in the rate of minor LEA with simultaneous decline in the rate of major LEA concomitant with the rise in age of patients experiencing LA may reflect a paradigm shift in the management of diseases that lead to LEA. Further, this shift may alter demand for orthotic versus prosthetic intervention. A more granular look into the data is warranted to determine if performing minor LA diminishes the need for major LA.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchives of Public HealthMême sujetDiabetic Foot Ulcer Assessment and ManagementTravaux en français237 207