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Enregistrement W4309297133 · doi:10.2196/34908

Incidence and Prevalence of Peripheral Arterial Disease in South Korea: Retrospective Analysis of National Claims Data

2022· article· en· W4309297133 sur OpenAlexvenueno aff
Gi Wook Ryu, Young Shin Park, Jeewuan Kim, Yong Yang, Young‐Guk Ko, Mona Choi

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaHealth Insurance Review and Assessment ServiceYonsei UniversityCollege of Nursing, Yonsei UniversityNational Research Foundation
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)EpidemiologyIntermittent claudicationAmputationClaudicationRetrospective cohort studyArterial diseaseHealth careEmergency medicineVascular diseaseSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Peripheral arterial disease (PAD) causes blood vessel narrowing that decreases blood flow to the lower extremities, with symptoms such as leg pain, discomfort, and intermittent claudication. PAD increases risks for amputation, poor health-related quality of life, and mortality. It is estimated that more than 200 million people worldwide have PAD, although the paucity of PAD research in the East detracts from knowledge on global PAD epidemiology. There are few national data-based analyses or health care utilization investigations. Thus, a national data analysis of PAD incidence and prevalence would provide baseline data to enable health promotion strategies for patients with PAD. OBJECTIVE: This study aims to identify South Korean trends in the incidence and prevalence of PAD and PAD treatment, in-hospital deaths, and health care utilization. METHODS: This was a retrospective analysis of South Korean national claims data from 2009 to 2018. The incidence of PAD was determined by setting the years 2010 and 2011 as a washout period to exclude previously diagnosed patients with PAD. The study included adults aged ≥20 and <90 years who received a primary diagnosis of PAD between 2011 and 2018; patients were stratified according to age, sex, and insurance status for the incidence and prevalence analyses. Descriptive statistics were used to assess incidence, prevalence, endovascular revascularization (EVR) events, amputations, in-hospital deaths, and the health care utilization characteristics of patients with PAD. RESULTS: Based on data from 2011 to 2018, there were an average of 124,682 and 993,048 incident and prevalent PAD cases, respectively, in 2018. PAD incidence (per 1000 persons) ranged from 2.68 to 3.09 during the study period. From 2012 to 2018, the incidence rate in both sexes showed an increasing trend. PAD incidence continued to increase with age. PAD prevalence (per 1000 persons) increased steadily, from 3.93 in 2011 to 23.55 in 2018. The number of EVR events varied between 933 and 1422 during the study period, and both major and minor amputations showed a decreasing trend. Health care utilization characteristics showed that women visited clinics more frequently than men, whereas men used tertiary and general hospitals more often than women. CONCLUSIONS: The number of incident and prevalent PAD cases generally showed an increasing trend. Visits to tertiary and general hospitals were higher among men than women. These results indicate the need for attention not only to Western and male patients, but also to Eastern and female patients with PAD. The results are generalizable, as they are based on national claims data from the entire South Korean population, and they can promote preventive care and management strategies for patients with PAD in clinical and public health settings.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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