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Enregistrement W4391231973 · doi:10.1093/ibd/izae020.067

DECIPHERING THE BURDEN OF INFLAMMATORY BOWEL DISEASE LANDSCAPE (1990-2019) IN HIGH INCOME NORTH AMERICA: PROJECTIONS, TEMPORAL SHIFTS, AND A GLIMPSE BEYOND TO 2040

2024· article· en· W4391231973 sur OpenAlexaboutno aff
Rahul P. Patel, Vivek Roy, Sashank Sai Bollu, Sai Nitya Tejaswi Anne, Pranathi Royal Naradasu, Sneh Patel, Hardik Dineshbhai Desai

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammatory bowel diseaseMedicineDisease burdenBurden of diseaseDiseaseHigh income countriesGeographyEnvironmental healthEconomic growthInternal medicineDeveloping countryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND In High-Income North America, IBD ranks as the 6th leading cause of disability and the 9th primary cause of mortality among all digestive diseases. The increasing prevalence in this region underscores the urgent need to address both the clinical and socio-economic challenges of managing this chronic condition in a developed setting. METHOD Utilizing Global Burden of DIsease tool, we estimated IBD prevalence, incidence, mortality, and Disability Adjusted Life Years (DALYs) of IBD in High-Income North America. Standardized statistical techniques facilitated comparisons by age, sex, year within this specific region. The DisMod-MR 2.1 tool was employed to estimate incidence and prevalence, while mortality rates were discerned using the Cause of Death Ensemble Model (CODEm). Additionally, we projected the deaths and Years of Life Lost (YLLs) up to 2040 using regression analysis. RESULTS From 1990 to 2019, the overall IBD prevalence in High-Income North America showed a decline from 1,100,006 (95%UI: 961,427-1,248,969) to 920,749 (859,032-982,587). However, deaths rose sharply from 2,442 (2,189-2,963) in 1990 to 6,313 (5,075-6,885) in 2019, marking an Annual Percentage Change (APC) surge of 159% (84-182). Meanwhile, DALYs grew by 17% (2-33). Age-Standardized Rates (ASR) indicate a reduction in incidence and DALYs rates by 30% and 22%, respectively, while mortality rates climbed by 42% (1-54). Country-specific trends show Canada and Greenland with incidence APC increases of 28% and 37%, respectively, while the U.S. saw a 12% decline. For mortality, the U.S. led with a 172% APC rise, followed by Greenland at 1,485% and Canada at 49%. In age-specific trends, children under five witnessed a 20% APC surge in incidence per 100,000 population, whereas the under-20 age bracket saw a 13% rise. Notably, those aged under 70 experienced an 89% jump in deaths from 1990-2019. CONCLUSION The marked shift in IBD prevalence and mortality in High-Income North America over three decades underscores the escalating challenge this disease presents to the healthcare landscape. The substantial increase in deaths, especially in countries like the U.S. and Greenland, combined with the age-specific trends, emphasizes the pressing need for targeted interventions and robust healthcare policies. Notably, in 2019, IBD was responsible for 4.43% of all deaths linked to digestive diseases and contributed to 6.13% of the total disabilities arising from digestive conditions. This data accentuates the profound and growing impact of IBD in the region and demands immediate, evidence-based action.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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