Global burden and trends of pelvic inflammatory disease associated with sexually transmitted infection excluding HIV from 1990 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pelvic inflammatory disease (PID) is mainly induced by the sexually transmitted infection (STI). However, the global burden and trends of STI excluding human immunodeficiency virus (HIV)-associated PID (non-HIV PID) has not been specifically assessed. Methods: The prevalence and years lived with disability (YLDs) were collected from the Global Burden of Disease (GBD) 2021 database. The disease burden was evaluated with the case numbers, age-standardized rates (ASR) and estimated annual percentage changes (EAPC). According to the SocioDemographic Index (SDI), frontier and health inequality analysis were conducted. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model was applied to predict the future trends of Non-HIV PID. Results: The age-standardized prevalence rates (ASPR) and YLDs of non-HIV PID was 27.02/100,000 and 3.68/100,000 in 2021 globally. Except for the decline of gonococcal-associated PID, the EAPC of chlamydial and other non-HIV PID were stable. The countries with fastest-growing prevalence were Brazil (4.19 [2.92, 5.47]), Spain (3.98 [3.19, 4.77]), Greece (3.05 [2.55, 3.55]), Portugal (2.76 [2.22, 3.29]), which suggested the increased burden of non-HIV PID in these years. Moreover, the non-HIV PID was mainly concentrated in 30-34 years, which was most common in the low and low-middle SDI. Additionally, prevention of non-HIV PID should also be concerned in the high SDI regions, especially for United Kingdom, Canada, Japan, and Singapore, which would also increase in the next 30 years. Conclusion: The burden and prevention of non-HIV PID were still arduous and required a long-term effort, especially for the 30-34 years, which need more attentions even for the developed countries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».