Global trends of hand and wrist trauma: a systematic analysis of fracture and digit amputation using the Global Burden of Disease 2017 Study
Notice bibliographique
Résumé
Background As global rates of mortality decrease, rates of non-fatal injury have increased, particularly in low Socio-demographic Index (SDI) nations. We hypothesised this global pattern of non-fatal injury would be demonstrated in regard to bony hand and wrist trauma over the 27-year study period. Methods The Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study 2017 was used to estimate prevalence, age-standardised incidence and years lived with disability for hand trauma in 195 countries from 1990 to 2017. Individual injuries included hand and wrist fractures, thumb amputations and non-thumb digit amputations. Results The global incidence of hand trauma has only modestly decreased since 1990. In 2017, the age-standardised incidence of hand and wrist fractures was 179 per 100 000 (95% uncertainty interval (UI) 146 to 217), whereas the less common injuries of thumb and non-thumb digit amputation were 24 (95% UI 17 to 34) and 56 (95% UI 43 to 74) per 100 000, respectively. Rates of injury vary greatly by region, and improvements have not been equally distributed. The highest burden of hand trauma is currently reported in high SDI countries. However, low-middle and middle SDI countries have increasing rates of hand trauma by as much at 25%. Conclusions Certain regions are noted to have high rates of hand trauma over the study period. Low-middle and middle SDI countries, however, have demonstrated increasing rates of fracture and amputation over the last 27 years. This trend is concerning as access to quality and subspecialised surgical hand care is often limiting in these resource-limited regions.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».