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Enregistrement W4387950342 · doi:10.2196/50114

Burden of and Trends in Urticaria Globally, Regionally, and Nationally from 1990 to 2019: Systematic Analysis

2023· article· en· W4387950342 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoli Liu, Yuan Cao, Wenhui Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrticaria and Related Conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePublic healthGlobal healthEnvironmental healthIncidence (geometry)PopulationDisease burdenDemographyEpidemiologyBurden of diseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Urticaria presents a significant global health challenge due to its sudden onset and potential for severe allergic reactions. Past data on worldwide prevalence and incidence is inconsistent due to differing study methodologies, regional differences, and evolving diagnostic criteria. Past studies have often provided broad ranges instead of specific figures, underscoring the necessity for a cohesive global perspective to inform public health strategies. OBJECTIVE: We aimed to assess the global burden of urticaria using the 2019 Global Burden of Disease (GBD) study data and systematically analyze urticaria prevalence, incidence, and disability-adjusted life years (DALYs) at global, regional, and national levels, thereby informing more effective prevention and treatment strategies. METHODS: We analyzed the global, regional, and national burden of urticaria from 1990 to 2019 using the 2019 GBD study coordinated by the Institute for Health Metrics and Evaluation. Estimations of urticaria prevalence, incidence, and DALYs were derived using DisMod-MR 2.1, a Bayesian meta-regression tool. The Socio-demographic Index (SDI) was used to correlate development status with health outcomes. The GBD's division of the world into 21 regions and 204 countries and territories facilitated a comprehensive assessment. Age-standardized estimated annual percentage changes were generated for urticaria metrics to quantify temporal trends, with age standardization adjusting for potential confounding from age structure. RESULTS: From 1990 to 2019, the global age-standardized prevalence, incidence, and DALY rates of urticaria showed marginal changes. In 2019, 65.14 million individuals were affected, with a prevalence rate of 841.88 per 100,000 population. The DALY rate was 50.39 per 100,000 population. Compared to 1990, the global age-standardized prevalence, incidence, and DALY rates saw increases of 2.92, 4.84, and 0.31 per 100,000 population, respectively. Women persistently had higher rates than men. At a regional level in 2019, low-middle SDI regions exhibited the highest age-standardized metrics, whereas high SDI regions reported the lowest. Central Europe showed the highest rates, contrasting with Western Europe's lowest rates. Nationally, urticaria prevalence in 2019 varied dramatically, from a low of 27.1 per 100,000 population in Portugal to a high of 92.0 per 100,000 population in Nepal. India reported the most DALYs at 749,495.9, followed by China, Pakistan, and the United States. Agewise data showed higher rates in younger age groups, which diminished with age and then experienced a slight resurgence in the oldest populations. This pattern was pronounced in women and younger populations, with the largest rises seen in those aged less than 40 years and the smallest in those aged more than 70 years. CONCLUSIONS: Urticaria remains a significant global health issue, with considerable variation across regions, countries, and territories. The increased burden among women, the rising burden in younger populations, and the regional differences in disease burden call for tailored interventions and policies to tackle this emerging public health issue.

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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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