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Enregistrement W4403976452 · doi:10.2196/57359

Sex-Specific Trends in the Prevalence of Osteoarthritis and Rheumatoid Arthritis From 2005 to 2021 in South Korea: Nationwide Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4403976452 sur OpenAlexvenueno aff
Seoyoung Park, Yejun Son, Hyeri Lee, Hayeon Lee, Jinseok Lee, Jiseung Kang, Lee Smith, Masoud Rahmati, Elena Dragioti, Mark A. Tully, Guillaume Fond, Laurent Boyer, Jun Hyuk Lee, Damiano Pizzol, Jaeyu Park, Selin Woo, Dong Keon Yon

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaKorea Health Industry Development InstituteNational Research Foundation of KoreaMinistry of Food and Drug SafetyNational Research Foundation
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisCross-sectional studyOsteoarthritisEnvironmental healthEpidemiologyInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Osteoarthritis and rheumatoid arthritis (RA) are prevalent chronic joint disorders, with prevalence rates varying by sex. However, few studies have comprehensively documented the factors contributing to the sex-specific prevalence of osteoarthritis and RA, including sociological factors and the impact of the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE: This study aims to identify long-term trends in the sex-specific prevalence of osteoarthritis and RA from 2005 to 2021 while examining the factors that serve as vulnerabilities specific to each sex within the context of the COVID-19 pandemic. METHODS: Data were collected from a nationally representative sample of 110,225 individuals through the Korea National Health and Nutrition Examination Survey from 2005 to 2021. The study included patients aged 19 years and older diagnosed with osteoarthritis or RA in South Korea. Data were analyzed using weighted trends to accurately represent the sample population, with a 95% CI. Weighted logistic and regression models were used to identify vulnerable groups at risk of osteoarthritis or RA during the pandemic to assess sex-specific trends. RESULTS: In total, 110,225 individuals (n=48,410, 43.92% male participants) were analyzed from 2005 to 2021, with prevalence rates remaining stable over time and higher in female than in male participants. Notably, during the pandemic, female participants aged 60 years and older exhibited a prevalence of osteoarthritis that was 4.92 times greater than male participants and a prevalence of RA that was 6.44 times greater (osteoarthritis: prevalence ratio [PR] 69.78, 95% CI 41.66-116.88; RA: PR 17.27, 95% CI 8.75-34.07). In terms of osteoarthritis, male participants did not show a significant association with BMI (PR 1.40, 95% CI 1.21-1.61; P=.47), whereas female participants exhibited a significantly higher vulnerability within the obese group (PR 1.68, 95% CI 1.55-1.83; P<.001). Regarding RA, lower education levels were associated with increased vulnerability, with male participants showing a greater risk than female participants (male participants: PR 2.29, 95% CI 1.61-3.27 and female participants: PR 1.50, 95% CI 1.23-1.84). CONCLUSIONS: This study reveals that women in South Korea have a higher prevalence of osteoarthritis and RA than men. Understanding these sex-specific trends and identifying vulnerability factors can enhance preventive efforts and patient care.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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