Global, regional, and national burden of spinal cord injury, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal cord injury (SCI) is a major cause of health loss due to premature mortality and long-term disability. We aimed to report on the global, regional, and national incidence, prevalence, and years of life lived with disability (YLDs) for SCI from 1990 to 2019, using data from the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2019. METHODS: Using GBD 2019 data pooled in DisMod-MR 2.1, a Bayesian meta-regression tool, we systematically derived numbers and age-standardised rate changes with 95% uncertainty intervals (95% UIs) for the incidence, prevalence, and YLDs for SCI from 1990 to 2019 for the whole world, 21 GBD regions, and 204 countries and territories. We report trends based on age, sex, year, cause of injury, and level of injury. FINDINGS: Globally, 20·6 million (95% UI 18·9 to 23·6) individuals were living with SCI in 2019. The incidence of SCI was 0·9 million (0·7 to 1·2) cases with an estimated 6·2 million (4·5 to 8·2) YLDs. SCI rates increased substantially from 1990 to 2019 for global prevalence (81·5%, 74·2 to 87·1), incidence (52·7%, 30·3 to 69·8), and YLDs (65·4%, 56·3 to 76·0). However, global age-standardised rates per 100 000 population showed small changes in prevalence (5·8%, 2·6 to 9·5), incidence (-6·1%, -17·2 to 1·5), and YLDs (-1·5%, -5·5 to 3·2). Data for 2019 shows that the incidence of SCI increases sharply until age 15-19 years, where it remains reasonably constant until 85 years of age and older. By contrast, prevalence and YLDs showed similar patterns to each other, with one peak at around age 45-54 years. The incidence, prevalence, and YLDs of SCI have consistently been higher in men than in women globally, with a slight and steady increase for both men and women from 1990 to 2019. Between 1990 and 2019, SCI at neck level was more common than SCI below neck level in terms of incidence (492 thousand [354 to 675] vs 417 thousand [290 to 585]), prevalence (10·8 million [9·5 to 13·9] vs 9·7 million [9·2 to 10·4]), and YLDs (4·2 million [3·0 to 5·8] vs 1·9 million [1·3 to 2·5]). Falls (477 thousand [327 to 683] cases) and road injuries (230 thousand [122 to 389] cases) were the two leading causes of SCI globally in 2019. INTERPRETATION: Although age-standardised rates of incidence, prevalence, and YLDs for SCI changed only slightly, absolute counts increased substantially from 1990 to 2019. Geographical heterogeneity in demographic, spatial, and temporal patterns of SCI, at both the national and regional levels, should be considered by policy makers aiming to reduce the burden of SCI. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».