Achalasia: incidence, prevalence and survival. A population‐based study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies of achalasia epidemiology are important as they often yield new insights into disease etiology. In this study, our objective was to carry out the first North American population-based study of achalasia epidemiology using a governmental administrative database. METHODS: All residents in the province of Alberta, Canada receive universal healthcare coverage as a benefit. The provincial health ministry, Alberta Health and Wellness, maintains a central stakeholder database of patient demographic information and physician billing claims. We defined an achalasia case as a billing claim submitted for the years 1996-2007 with an ICD-9-CM code of 530.0 or 530 and a Canadian Classification of Procedure treatment code of 54.92A (endoscopic balloon dilation) or 54.6 (esophagomyotomy). A preliminary validation study of the case definition demonstrated a sensitivity of 85% and specificity of 99% for known cases and controls. KEY RESULTS: A total of 463 achalasia cases were identified from 1995 to 2008 (59.6% males). Mean age at diagnosis was 53.1 years. In 2007, the achalasia incidence was 1.63/100,000 (95% CI 1.20, 2.06) and the prevalence was 10.82/100,000 (95% CI 9.70, 11.93). We observed a steady increase in the overall prevalence rate from 2.51/100,000 in 1996 to 10.82/100,000 in 2007. Survival of achalasia cases was significantly less than age-sex matched population controls (P < 0.0001). CONCLUSIONS & INFERENCES: Using a population-based approach, the incidence and prevalence of treated achalasia is 1.63/100,000 and 10.82/100,000, respectively. The disease appears to have a stable incidence but a rising prevalence. Survival of achalasia cases is significantly less than age-matched healthy controls.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle