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Enregistrement W4410293192 · doi:10.2196/70888

Epidemic Trends and Spatial Distribution Characteristics of Hepatitis B in China: Surveillance Study

2025· article· en· W4410293192 sur OpenAlexvenueno aff
Lanqing Ma, Shijie Shen, Xueying Han, Heng Guo

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Public healthMedicineEpidemiologyDemographyChinaHepatitis BCohortEnvironmental healthGeographyVirologyInternal medicinePathologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hepatitis B is an important public health challenge facing China. Understanding the long-term epidemiological trends and evolving spatial distribution patterns is critical for optimizing prevention strategies and achieving the World Health Organization's 2030 hepatitis elimination targets. Objective: This study aimed to explore the epidemic trends and spatial distribution characteristics of hepatitis B in China from 2004 to 2020. Methods: This study used data on hepatitis B incidence from 2004 to 2020 from the China Public Health Science Data Center to analyze the time trend of hepatitis B incidence by joinpoint regression. The age-period-cohort model was used to analyze the age, period, and cohort effects of hepatitis B onset. Spatial autocorrelation analysis was used to explore the spatial distribution characteristics of hepatitis B in China. Results: From 2004 to 2020, China reported a total of 17,449,842 cases of hepatitis B, with an average annual incidence rate of 76.30/100,000. The incidence of hepatitis B in China showed an increasing trend from 2004 to 2007, with an average annual percentage change (AAPC) of 9.49 (95% CI 2.12-17.39), and a decreasing trend from 2007 to 2014, with an AAPC of -3.77 (95% CI -5.93 to -1.55). The incidence of hepatitis B in China tended to be stable from 2014 to 2020, with an AAPC of -0.46 (95% CI -2.86 to 2.01). Age, period, and cohort effect significantly affect the incidence of hepatitis B. The age effect showed that the incidence rate of hepatitis B reached its peak at the age of 22 years, with an average incidence rate of 176.173/100,000. The period effect showed that the highest level during the study period occurred during 2004-2006. The cohort effect showed that the risk of hepatitis B increased first and then decreased, with the turning point of 1924-1974. The incidence of hepatitis B varies significantly among regions. The incidence in the northeast and northwest regions has decreased, that in the south and southwest regions has increased, and that in other regions has remained stable. Conclusions: China has achieved remarkable results in the prevention and control of hepatitis B, but there are still differences in the incidence rate among different age groups and regions. These results suggest the need to further strengthen the identification and screening of high-risk populations and promote supplementary adult hepatitis B vaccination. Future intervention strategies should fully consider regional differences, implement precise intervention measures based on the epidemic trends and spatial distribution characteristics of each region, optimize resource allocation, and enhance the overall effectiveness of hepatitis B prevention and control.

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)0,002
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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