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Enregistrement W4214521725 · doi:10.3389/fendo.2022.838027

Prevalence, Deaths and Disability-Adjusted-Life-Years (DALYs) Due to Type 2 Diabetes and Its Attributable Risk Factors in 204 Countries and Territories, 1990-2019: Results From the Global Burden of Disease Study 2019

2022· article· en· W4214521725 sur OpenAlexaff
Saeid Safiri, Nahid Karamzad, Jay S. Kaufman, Arielle Wilder Bell, Seyed Aria Nejadghaderi, Mark J. M. Sullman, Maziar Moradi‐Lakeh, Gary S. Collins, Ali‐Asghar Kolahi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesShahid Beheshti University of Medical SciencesInstitute for Health Metrics and EvaluationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineType 2 diabetesDemographyBody mass indexDiabetes mellitusPopulationBurden of diseaseDisability-adjusted life yearEnvironmental healthDisease burdenPrevalenceGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To report the point prevalence, deaths and disability-adjusted-life-years (DALYs) due to type 2 diabetes and its attributable risk factors in 204 countries and territories during the period 1990-2019. Methods: We used the data of the Global Burden of Disease (GBD) Study 2019 to report number and age-standardised rates per 100 000 population of type 2 diabetes. Estimates were reported with 95% uncertainty intervals (UIs). Results: In 2019, the global age-standardised point prevalence and death rates for type 2 diabetes were 5282.9 and 18.5 per 100 000, an increase of 49% and 10.8%, respectively, since 1990. Moreover, the global age-standardised DALY rate in 2019 was 801.5 per 100 000, an increase of 27.6% since 1990. In 2019, the global point prevalence of type 2 diabetes was slightly higher in males and increased with age up to the 75-79 age group, decreasing across the remaining age groups. American Samoa [19876.8] had the highest age-standardised point prevalence rates of type 2 diabetes in 2019. Generally, the burden of type 2 diabetes decreased with increasing SDI (Socio-demographic Index). Globally, high body mass index [51.9%], ambient particulate matter pollution [13.6%] and smoking [9.9%] had the three highest proportions of attributable DALYs. Conclusion: Low and middle-income countries have the highest burden and greater investment in type 2 diabetes prevention is needed. In addition, accurate data on type 2 diabetes needs to be collected by the health systems of all countries to allow better monitoring and evaluation of population-level interventions.

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)0,001
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations247
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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