The global, regional, and national burden of foreign bodies from 1990 to 2019: a systematic analysis of the global burden of disease study 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Foreign bodies (FBs) are a common emergency in medical institutions, that can occur in any area and among people of any age, which are common public health problems. Understanding the epidemiological characteristics of FBs is crucial for their prevention and control. The purpose of this study was to analyze the epidemiological characteristics of FBs worldwide through the data from the Global Burden of Disease Study 2019 (GBD 2019). METHODS: We obtained data from the GBD 2019, which is an important public database to understand the disease burden of FBs. Joinpoint was used to analyze temporal trends in the incidence and death trends of FBs, which is widely used to study the long-term temporal trend of the burden of diseases. SaTScan was used to detect spatial-temporal clusters of pulmonary aspiration and foreign body in the airway (PAFBA), which is based on a Poisson model, scanning the number of people and diseases in the study area to obtain the spatial-temporal clusters of diseases. RESULTS: Globally, the age-standardized incidence rate (ASIR) and the age-standardized death rate (ASDR) of FBs in 2019 were 869.23/100,000 (679.92/100,000-1120.69/100,000) and 1.55/100,000 (1.41/100,000-1.67/100,000), respectively. The ASIR and ASDR showed downtrends with average annual percent changes (AAPCs) of -0.31% and - 1.47% from 1990 to 2019. Of note, the ASIR showed an uptrend during 2010-2019, especially in high, high-middle, and middle SDI regions. Stratified analysis by age group showed that ASIR increased in each age group in recent years. From 1990 to 2019, the ASDR in the over-70 age group showed an uptrend worldwide, especially in high and high-middle SDI regions. In different types of FBs, the ASDR of PAFBA was the highest. The death burden of PAFBA was mainly clustered in 82 countries during 1993-2007, such as Canada, Cuba, and Mexico. CONCLUSION: The most important goal is to improve public awareness and emergency knowledge of FBs through publicity methods, such as the internet or offline activities, and to improve laws and regulations. Additionally, different age groups need different targeted measures, such as strengthening the care of children, caring for elderly individuals, improving necessary monitoring programs and reporting systems, conducting effective hazard assessments, and publicity and education activities.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».