Global and Chinese Burden of Inflammatory Bowel Disease From 1990 to 2021: A Systematic Analysis and Prediction of Disease Burden
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent shifts in the global epidemiology of inflammatory bowel disease (IBD), particularly in emerging industrialized nations like China, underscore the need for in-depth analysis. Methods: Utilizing the Global Burden Of Disease (GBD) 2021 database, we systematically examined IBD incidence, prevalence, death rates, and disability-adjusted life years (DALYs) across Global, different social development index (SDI) regions, and countries from 1990 to 2021. Age-standardized rates (ASR) and statistical metrics (APC, EAPC, AAPC) were employed to assess trends in IBD development, and a Bayesian age-period-cohort (BAPC) model was used to forecast future scenarios. Results: In 2021, the highest IBD incidence rates were observed in Canada (26.83/100000), Greenland (24.57/100000), and New Zealand (23.69/100000), markedly contrasting China's rate of 1.4/100000. Globally, IBD incidence increased modestly from 4.22/100000 in 1990 to 4.45/100000 in 2021 (EAPC = 0.29%). China experienced a more pronounced rise, with incidence jumping from 0.74/100000 to 1.4/100000 (EAPC = 2.93%). Notably, China also witnessed substantial declines in IBD deaths (56.00%) and DALYs (58.22%). The Middle SDI region exhibited a greater magnitude of change than Global and other SDI regions. The temporal trends in the incidence and prevalence of IBD in the countries are predominantly influenced by the period up to the year 2015. In China, between the ages of 15 and 49, the incidence and prevalence of IBD are projected to remain consistent with current standards, while the death rate and DALYs are predicted to exhibit a sustained decline. Conclusion: Despite the notable increase in IBD incidence in China, significant reductions in mortality and morbidity demonstrate the effectiveness of medical interventions and health system improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».