Global, Regional, and National Burden of Dermatitis from 1990 to 2021, and Forecasts to 2050: A Systematic Analysis of the Global Burden of Disease Study 2021
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Dermatitis significantly impacts global health, affecting both physical discomfort and mental health. However, its full scope remains under-appreciated, necessitating further analysis to inform effective public health strategies. Objective: This research aims to provide an updated assessment of the global, regional, and national burden of dermatitis using data from Global Burden of Disease 2021 database. Methods: We analyzed incidence cases, age-standardized incidence rates (ASIR), disability-adjusted life years (DALYs), and age-standardized DALYs rates (ASDR) by region, sex, age, and disease type. Temporal trends were examined using percentage change and estimated annual percentage change. Results: In 2021, dermatitis caused 405 million incidence cases and 8.2 million DALYs, reflecting a 63% and 32% increase from 1990, respectively. ASIR and ASDR were stable overall but varied significantly by demographic factors. Females exhibited higher ASIR and ASDR than males. A negative correlation was found between socio-demographic index (SDI) and ASIR (r = −0.62, P < 0.001), while ASDR correlated positively with SDI (r = 0.69, P < 0.001). Conclusions: Dermatitis burden continues to rise, driven primarily by population growth. Significant disparities persist across regions, ages, and sexes and targeted interventions are urgently needed.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».