Multisource ascertainment of Huntington disease in Canada: Prevalence and population at risk
Notice bibliographique
Résumé
There is uncertainty surrounding the accuracy of prevalence estimates for Huntington's disease (HD). The aims of this study were to provide a best estimate of the prevalence and population at risk for HD in the province of British Columbia (BC), Canada, in 2012. HD patients with a clinical and/or genetic diagnosis of HD and individuals at risk for HD were ascertained from multiple sources. Clinical and genetic data were obtained from all available medical, social service, and genetic testing records. Six hundred and thirty-one HD patients and 3,763 individuals at 25% or 50% risk for HD were identified. Prevalence of HD was estimated at 13.7 per 100,000 (95% confidence interval [CI]: 12.6-14.8 per 100,000) in the general population, and 17.2 per 100,000 (95% CI: 15.8-18.6 per 100,000) in the Caucasian population. The population at 25% to 50% risk was estimated at 81.6 per 100,000 (95% CI: 79.0-84.2 per 100,000) individuals. These figures suggest there may be up to 4,700 individuals affected with HD and 14,000 at 50% risk for HD in Canada as well as up to 43,000 individuals affected with HD and 123,000 at 50% risk for HD in the United States. This is the first direct assessment of HD epidemiology in Canada in over three decades. These findings suggest that underascertainment may have led to previous underestimates of prevalence, namely, in Caucasian populations, and will aid in the planning of appropriate resource allocation and service delivery for the HD community.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».