Global Patterns and Trends in Total Burden of Hepatitis B from 1990 to 2019 and Predictions to 2030
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Despite widespread vaccination against hepatitis B and availability of antiviral drugs, hepatitis B remained a major global public health problem. Therefore, an improved understanding of the burden of hepatitis B was required to help design strategies for global intervention. Methods: Data on hepatitis B was collected by the Global Burden of Disease (GBD) 2019 database from 1990 to 2019. Age-standardized incidence rates (ASIR), mortality rates (ASMR) and disability-adjusted life year rates (ASDR) for hepatitis B were extracted from GBD 2019 and stratified by age, level of regionals and country. Estimated annual percentage changes (EAPC) of ASIR, ASMR and ASDR were calculated to quantify the temporal trends in hepatitis B. Results: Globally, ASIR showed a continuous downward trend, from 1552.2 in 1990 to 1010.0 per 100,000 persons in 2019, with an annual decrease of 1.52% (95% CI -1.66--1.38). ASMR showed a persistent decline, declining by nearly half in 2019 compared to 1990 (6.7 vs 12.4 per 100,000 persons), with an annual decrease of 2.55% (95% CI -2.74--2.35). ASDR showed a continuing downward trend, and the EAPC was -2.55% (95% CI -2.74--2.35). This decreasing pattern was heterogeneous across regions and countries. Hepatitis B related deaths increased significantly in high socio-demographic index countries such as UK, USA, and Canada. The ARIMA model estimates a 36.14% and 6.00% decrease in ASIR and ASMR, respectively, by 2030 compared to 2015. Conclusion: Global hepatitis B morbidity and mortality rates decreased significantly from 1990 to 2019, but with a high degree of heterogeneity among regions and countries. It was still far from achieving the WHO goal of elimination of viral hepatitis by 2030, especially mortality rate.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».