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Enregistrement W4311502878 · doi:10.2196/34809

The Global, Regional, and National Burden and Trends of NAFLD in 204 Countries and Territories: An Analysis From Global Burden of Disease 2019

2022· article· en· W4311502878 sur OpenAlexvenueno aff
Huilong Chen, Yuan Zhan, Sheng Cheng, Yuhao Zhou, Liyuan Chen, Zhilin Zeng

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicinePopulationIncidence (geometry)Disease burdenDemographyEpidemiologyConfoundingEnvironmental healthNonalcoholic fatty liver diseaseYears of potential life lostDiseaseSocioeconomic statusMortality rateFatty liverLife expectancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) poses a substantial socioeconomic burden and is becoming the fastest growing driver of chronic liver disease, potentially accompanied by a poor prognosis. OBJECTIVE: We aim to elucidate the global and regional epidemiologic changes in NAFLD during the past 30 years and explore the interconnected diseases. METHODS: Data on NAFLD incidence, prevalence, death, and disability-adjusted life-years (DALYs) were extracted from the Global Burden of Disease Study 2019. The age-standardized incident rate (ASIR), age-standardized prevalent rate (ASPR), age-standardized death rate (ASDR), and age-standardized DALYs were calculated to eliminate the confounding effects of age when comparing the epidemiologic changes between different geographical regions. In addition, we also investigated the correlation between the NAFLD burden and the sociodemographic index (SDI). Finally, the associations of the 3 common comorbidities with NAFLD were determined. RESULTS: Globally, the incidence and prevalence of NAFLD both increased drastically during the past 3 decades (incidence: from 88,180 in 1990 to 172,330 in 2019, prevalence: from 561,370,000 in 1990 to 1,235,700,000 in 2019), mainly affecting young adults who were aged from 15 to 49 years. The ASIR increased slightly from 1.94 per 100,000 population in 1990 to 2.08 per 100,000 population in 2019, while ASPR increased from 12,070 per 100,000 population in 1990 to 15,020 per 100,000 population in 2019. In addition, the number of deaths and DALYs attributable to NAFLD increased significantly as well from 93,760 in 1990 to 168,970 in 2019 and from 2,711,270 in 1990 to 4,417,280 in 2019, respectively. However, the ASDR and age-standardized DALYs presented decreasing trends with values of estimated annual percentage change equaling to -0.67 and -0.82, respectively (ASDR: from 2.39 per 100,000 population in 1990 to 2.09 per 100,000 population in 2019; age-standardized DALYs: from 63.28 per 100,000 population in 1990 to 53.33 per 100,000 population in 2019). Thereinto, the burden of death and DALYs dominated the patients with NAFLD who are older than 50 years. Moreover, SDI appeared to have obvious negative associations with ASPR, ASDR, and age-standardized DALYs among 21 regions and 204 countries, although there is no marked association with ASIR. Finally, we found that the incidence and prevalence of NAFLD were positively related to those of diabetes mellitus type 2, stroke, and ischemic heart disease. CONCLUSIONS: NAFLD is leading to increasingly serious health challenges worldwide. The morbidity presented a clear shift toward the young populations, while the heavier burden of death and DALYs in NAFLD was observed in the aged populations and in regions with relatively low SDI. Comprehensive acquisition of the epidemiologic pattern for NAFLD and the identification of high-risk comorbidities may help policy makers and clinical physicians develop cost-effective prevention and control strategies, especially in countries with a high NAFLD burden.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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