Longitudinal analysis of a pediatric rheumatology clinic population.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze a prospectively maintained pediatric rheumatology clinic disease registry. METHODS: A total of 3269 consecutive referrals to the Pediatric Rheumatology Clinic, University of Saskatchewan, during the period 1981-2004 were analyzed. RESULTS: Among 3269 patients, a diagnosis was established in 2098 (64.2%). Within this group, 72 subjects (3.4%) were determined to be healthy. Of the remaining 2026 diagnosed patients (62.0% of the total population), 1032 (50.9%) had a rheumatic disease and 994 (49.1%) a nonrheumatic disease. A diagnosis was not established in 1171 patients (35.8%). Among the 1032 patients with a rheumatic disease, 326 (31.6%) had juvenile rheumatoid arthritis (JRA), 360 (34.9%) a spondyloarthropathy (SpA), and 225 (21.8%) a collagen vascular/connective tissue rheumatic disease. The remaining 121 patients with a rheumatic disease (11.7%) had a variety of other conditions. Of the 994 nonrheumatic disease patients, 37 (3.7%) with ocular inflammatory conditions had been referred to exclude an associated rheumatic disease. The remaining group of 957 patients comprised 345 (36.1%) with an orthopedic, mechanical or traumatic condition, 231 (24.1%) had an infection, 45 (4.7%) a hematologic or neoplastic disease, and 336 (35.1%) a variety of other conditions. Current clinic point prevalences for JRA, SpA, and collagen vascular diseases are 35.0, 16.9 and 17.7/100,000, respectively. The mean annual clinic referral incidences of JRA, SpA, and collagen vascular/connective tissue diseases were, respectively, 4.7, 5.2, and 1.7/100,000 children. CONCLUSION: Disease registries help establish the frequencies and spectrum of childhood rheumatic diseases and the role of pediatric rheumatology programs in evaluating and caring for children with a wide variety of conditions. Longitudinal disease registries aid in characterizing clinical, epidemiologic, and demographic features of childhood rheumatic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».