Global epidemiology of lower extremity artery disease in the 21st century (2000–21): a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The epidemiology of lower extremity artery disease (LEAD) is evolving. This meta-analysis of aggregate data aimed to (i) determine the global prevalence of LEAD and by regions in the 21st century and (ii) update the associated risk factors in this period. METHODS AND RESULTS: A systematic literature review was performed through PubMed, Cochrane, Scopus, Science Direct, and Google Scholar databases, restricted to general population studies between January 2000 and September 2021, with LEAD defined by a low (</≤0.90) ankle-brachial index. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the quality of the articles before data extraction. Due to high heterogeneity, the random effect model was applied to this meta-analysis. Among 1418 references, 38 studies (127 961 participants) were retained. The global prevalence in adults, mostly ≥40 years, was estimated at 9.7% [95% confidence interval (CI): 7.1-12.4], higher in women (10.2%) than in men (8.8%), increasing sharply with age. The highest prevalence was found in South-Central Asia (14.5%) and the lowest in North America (5.6%). Significant associations were found between LEAD and current [odds ratio (OR) = 1.9, 95% CI: 1.4-2.5] and past smoking (OR = 1.6, 95% CI: 1.3-1.9) and between LEAD and diabetes (OR = 2.3, 95% CI: 2.0-2.8). Hypertension was significantly associated with LEAD (OR = 2.3, 95% CI: 1.9-2.8) and in particular in South America (OR = 4.0). Obesity (OR = 1.5, 95% CI: 1.2-1.8) and hypercholesterolaemia ≥200 mg/dL (OR = 1.9, 95% CI: 1.3-2.8) were also significantly associated with LEAD. CONCLUSION: This meta-analysis highlights a currently high prevalence of LEAD worldwide, with substantial differences in global regions and between sexes. The strongest associations were found with metabolic risk factors.
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 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 | 0,020 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».