Prevalence, incidence, and demographics of systemic lupus erythematosus and lupus nephritis from 2000 to 2004 among children in the US medicaid beneficiary population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the nationwide prevalence, incidence, and sociodemographics of systemic lupus erythematosus (SLE) and lupus nephritis among children in the US Medicaid beneficiary population. METHODS: Children ages 3 years to <18 years with a diagnosis of SLE (defined as ≥3 claims with an International Classification of Diseases, Ninth Revision [ICD-9] code of 710.0 for SLE, each >30 days apart) were identified from the US Medicaid Analytic eXtract database from 2000 to 2004. This database contains all inpatient and outpatient Medicaid claims for 47 US states and the District of Columbia. Lupus nephritis was identified from ≥2 ICD-9 billing codes for glomerulonephritis, proteinuria, or renal failure, each recorded >30 days apart. The prevalence and incidence of SLE and lupus nephritis were calculated among Medicaid-enrolled children overall and within sociodemographic groups. RESULTS: Of the 30,420,597 Medicaid-enrolled children during these years, 2,959 were identified as having SLE. The prevalence of SLE was 9.73 (95% confidence interval [95% CI] 9.38-10.08) per 100,000 Medicaid-enrolled children. Among the children with SLE, 84% were female, 40% were African American, 25% were Hispanic, 21% were White, and 42% resided in the South region of the US. Moreover, of the children with SLE, 1,106 (37%) had lupus nephritis, representing a prevalence of 3.64 (95% CI 3.43-3.86) per 100,000 children. The average annual incidence of SLE was 2.22 cases (95% CI 2.05-2.40) and that of lupus nephritis was 0.72 cases (95% CI 0.63-0.83) per 100,000 Medicaid enrollees per year. The prevalence and incidence rates of SLE and lupus nephritis increased with age, were higher in girls than in boys, and were higher in all non-White racial/ethnic groups. CONCLUSION: In the current study, the prevalence and incidence rates of SLE among Medicaid-enrolled children in the US are high compared to studies in other populations. In addition, these data represent the first population-based estimates of the prevalence and incidence of lupus nephritis in the US to date.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».