Population‐based epidemiology study of autoimmune hepatitis: A disease of older women?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The etiology of autoimmune hepatitis (AIH) is unknown, and limited epidemiological data are available. Our aim was to perform a population based epidemiological study of AIH in Canterbury, New Zealand. METHODS: To calculate point prevalence, all adult and pediatric outpatient clinics and hospital discharge summaries were searched to identify all cases of AIH in the Canterbury region. Incident cases were recruited prospectively in 2008. Demographic and clinical data were extracted from case notes. Both the original revised AIH criteria and the simplified criteria were applied and cases were included in the study if they had definite or probable AIH. RESULTS: When the original revised criteria were used, 138 cases (123 definite and 14 probable AIH), were identified. Prospective incidence in 2008 was 2.0/100,000 (95% confidence interval [CI] 0.8-3.3/100,000). Point prevalence on 31 December 2008 was 24.5/100,000 (95% CI 20.1-28.9). Age-standardized (World Health Organization standard population) incidence and prevalence were 1.7 and 18.9 per 100,000, respectively. Gender-specific prevalence confirmed a female predominance, while ethnicity-specific prevalence showed higher prevalence in Caucasians. 72% of cases presented after 40 years of age and the peak age of presentation was in the sixth decade of life. CONCLUSIONS: This is the first and largest population-based epidemiology study of AIH in a geographically defined region using standardized inclusion criteria. The observed incidence and prevalence rates are among the highest reported. The present study confirms that AIH presents predominantly in older women, with a peak in the sixth decade, contrary to the classical description of the disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».