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Enregistrement W4394483924 · doi:10.6084/m9.figshare.4203141

Global epidemiology of diabetic foot ulceration: a systematic review and meta-analysis<sup>†</sup>

2016· review· en· W4394483924 sur OpenAlexaboutno aff
Pengzi Zhang, Jing Lü, Yali Jing, Sunyinyan Tang, Dalong Zhu, Yan Bi

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisEpidemiologyDiabetic footMedicineDiabetes mellitusFoot (prosody)Internal medicineEndocrinologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic foot is a severe public health issue, yet rare studies investigated its global epidemiology. Here we performed a systematic review and meta-analysis through searching PubMed, EMBASE, ISI Web of science, and Cochrane database. We found that that global diabetic foot ulcer prevalence was 6.3% (95%CI: 5.4–7.3%), which was higher in males (4.5%, 95%CI: 3.7–5.2%) than in females (3.5%, 95%CI: 2.8–4.2%), and higher in type 2 diabetic patients (6.4%, 95%CI: 4.6–8.1%) than in type 1 diabetics (5.5%, 95%CI: 3.2–7.7%). North America had the highest prevalence (13.0%, 95%CI: 10.0–15.9%), Oceania had the lowest (3.0%, 95% CI: 0.9–5.0%), and the prevalence in Asia, Europe, and Africa were 5.5% (95%CI: 4.6–6.4%), 5.1% (95%CI: 4.1–6.0%), and 7.2% (95%CI: 5.1–9.3%), respectively. Australia has the lowest (1.5%, 95%CI: 0.7–2.4%) and Belgium has the highest prevalence (16.6%, 95%CI: 10.7–22.4%), followed by Canada (14.8%, 95%CI: 9.4–20.1%) and USA (13.0%, 95%CI: 8.3–17.7%). The patients with diabetic foot ulcer were older, had a lower body mass index, longer diabetic duration, and had more hypertension, diabetic retinopathy, and smoking history than patients without diabetic foot ulceration. Our results provide suggestions for policy makers in deciding preventing strategy of diabetic foot ulceration in the future.Key messagesGlobal prevalence of diabetic foot is 6.3% (95%CI: 5.4–7.3%), and the prevalence in North America, Asia, Europe, Africa and Oceania was 13.0% (95%CI: 10.0–15.9%), 5.5% (95%CI: 4.6–6.4%), 5.1% (95%CI: 4.1–6.0%), 7.2% (95%CI: 5.1–9.3%), and 3.0% (95% CI: 0.9–5.0%).Diabetic foot was more prevalent in males than in females, and more prevalent in type 2 diabetic foot patients than in type 1 diabetic foot patients.The patients with diabetic foot were older, had a lower body mass index, longer diabetic duration, and had more hypertension, diabetic retinopathy, and smoking history than patients without diabetic foot. Global prevalence of diabetic foot is 6.3% (95%CI: 5.4–7.3%), and the prevalence in North America, Asia, Europe, Africa and Oceania was 13.0% (95%CI: 10.0–15.9%), 5.5% (95%CI: 4.6–6.4%), 5.1% (95%CI: 4.1–6.0%), 7.2% (95%CI: 5.1–9.3%), and 3.0% (95% CI: 0.9–5.0%). Diabetic foot was more prevalent in males than in females, and more prevalent in type 2 diabetic foot patients than in type 1 diabetic foot patients. The patients with diabetic foot were older, had a lower body mass index, longer diabetic duration, and had more hypertension, diabetic retinopathy, and smoking history than patients without diabetic foot.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,028
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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