Revisiting arthritis prevalence projections--it's more than just the aging of the population.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Data for successive population surveys show there is a sustained increase in the prevalence of arthritis, surpassing projected estimates. We examined whether the often-made assumption of stability in age/sex-specific arthritis point-prevalence estimates when estimating future burden is upheld; we used nearly a decade of survey data, and computed new projections for arthritis prevalence in Canada, taking into account past changes in age/sex-specific prevalence estimates and anticipated changes in the age/sex structure of the population. The prevalence from 1994 to 2003, overall and by age and sex, was documented. METHODS: Analyses were based on persons aged 15+ years from 3 cycles of the National Population Health Survey (1994-99; n > 14,000) and 2 cycles of the Canadian Community Health Survey (2000-03; n > 130,000). Two projection scenarios were adopted to estimate future burden. RESULTS: Stability in age/sex point-prevalence estimates was not observed. From 1994 to 2003, absolute and relative increases were greatest in the older age groups (55+ yrs) and younger age groups (25-54 yrs), respectively. By 2021, we anticipate the prevalence of arthritis in Canada will have increased to between 21% and 26%. Overall, the prevalence increased from 13.4% to 17.6% from 1994 to 2003, an increase of nearly 50% in the number of Canadians reporting arthritis. CONCLUSION: The assumption of stable age/sex prevalence estimates over time does not hold in Canada. Past projections have underestimated future burden; past trends need to be considered.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».