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Enregistrement W1532377614 · doi:10.1111/j.1365-4632.2011.05227.x

Mortality from acquired bullous diseases of skin in Canadian adults 2000–2007

2012· article· en· W1532377614 sur OpenAlexaffabout
Akerke Baibergenova, Martin A. Weinstock, Neil H. Shear

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dermatology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Bullous Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBullous pemphigoidMedicineMortality ratePemphigusDermatologyPemphigoidToxic epidermal necrolysisInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bullous skin diseases are known to be associated with significant morbidity and mortality. There have been no studies on mortality from severe bullous skin diseases in Canada. METHODS: We used mortality data from the Statistics Canada website from 2000 to 2007 for three major bullous skin diseases: bullous pemphigoid; pemphigus; and toxic epidermal necrolysis (TEN). Crude and age-standardized mortality rates were calculated and compared with the corresponding US mortality rates. Linear regression was used to assess time trend and effect of gender and age on mortality rates. RESULTS: During the period of eight years, there were 115 deaths attributed to pemphigoid, 84 to pemphigus, and 44 to TEN. The crude annual mortality rate was the highest for pemphigoid (0.045 per 100,000), followed by pemphigus (0.033), and TEN (0.017). None of these conditions demonstrated significant time trends in mortality rates over the eight-year period, although a trend towards decreasing pemphigus mortality was observed (P = 0.07). No gender difference in mortality was observed, but advanced age was associated with mortality in all three conditions. CONCLUSION: Among bullous skin diseases, pemphigoid is the leading cause of mortality in Canada. This is in contrast to the USA, where TEN is the leading cause of mortality from bullous skin diseases. It is not clear whether differences in healthcare systems explain these findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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