Estimating global prevalence of gallbladder stones in general population from 2000 to 2024: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Gallbladder stones (GS), is one of the most common and costly of all the gastrointestinal diseases. However, global prevalence estimates of GS remain heterogeneous due to methodological variations across studies, and consensus on risk factor hierarchies is still evolving. Therefore, we performed current study in order to estimate the global prevalence of GS. The quality of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were analysed via the DerSimonian-Laird random-effects model with Logit transformations, and sensitivity analysis was performed using a ‘Leave-one-out’ approach. Of 18,277 identified records, 139 studies were included in the final analysis. The overall global prevalence of GS in the general population was 5.86% (95% CI 5.28–6.47). Marked geographical disparities were observed, with the highest prevalence in Uganda (21.92%, 95% CI 18.43–25.61) and the lowest in Australia (0.18%, 95% CI 0.17–0.18) – a 122-fold difference. Multivariable meta-regression showed that study size was the strongest predictor (importance: 97.79%). Regarding risk factors, female gender, age > 50 years, increased body mass index, and family history of GS were significantly associated with higher GS prevalence. In contrast, factors such as education level, smoking, alcohol consumption, lifestyle, vegetarian diet, and serum lipid levels had no significant impact. Comorbidities including hypertension, diabetes mellitus, and metabolic-associated fatty liver disease (MAFLD) were strongly correlated with elevated GS prevalence. This meta-analysis showed that the GS was a common disease and affected the health of one in twenty people worldwide. Accurate estimates of the global and population-based prevalence of GS are helpful for healthcare improvements.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».