Epidemiology of Traumatic Spinal Cord Injury in Developing Countries from 2009 to 2020: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Traumatic spinal cord injury (TSCI) is a catastrophic event with a considerable health and economic burden on individuals and countries. This study was performed to update an earlier systematic review and meta-analysis of epidemiological properties of TSCI in developing countries published in 2013. METHODS: Various search methods including online searching in database of EMBASE and PubMed, and hand searching were performed (2012 to May 2020). The keywords "Spinal cord injury," "epidemiology," "incidence," and "prevalence" were used. Based on the definition of developing countries by the International Monetary Fund, studies related to developing countries were included. Data selection was according to PRISMA guidelines. The quality of included studies was evaluated by Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Tools. Results of meta-analysis were presented as pooled frequency, and forest, funnel, and drapery plots. RESULTS: We identified 47 studies from 23 developing countries. The pooled incidence of TSCI in developing countries was 22.55/million/year (95% CI: 13.52; 37.62/million/year). Males comprised 80.09% (95% CI: 78.29%; 81.83%) of TSCIs, and under 30 years patients were the most affected age group. Two leading etiologies of TSCIs were motor vehicle crashes (43.18% [95% CI: 37.80%; 48.63%]) and falls (34.24% [95% CI: 29.08%; 39.59%], respectively). The difference among the frequency of complete injury (49.47% [95% CI: 43.11%; 55.84%]) and incomplete injury (50.53% [95% CI: 44.16%; 56.89%]) was insignificant. The difference among frequency of tetraplegia (46.25% [95% CI: 37.78%; 54.83%]) and paraplegia (53.75% [95% CI: 45.17%; 62.22%]) was not statistically significant. The most prevalent level of TSCI was cervical injury (43.42% [95% CI: 37.38%; 49.55%]). CONCLUSION: In developing countries, TSCIs are more common in young adults and males. Motor vehicle crashes and falls are the main etiologies. Understanding epidemiological characteristics of TSCIs could lead to implant-appropriate cost-effective preventive strategies to decrease TSCI incidence and burden.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».