The Incidence and Prevalence of Neuromyelitis Optica
Notice bibliographique
Résumé
Interest in neuromyelitis optica (NMO) has increased substantially over the last few years, but it is not known whether NMO has the same geographic and temporal variations in disease risk as multiple sclerosis (MS). We aimed to evaluate the worldwide incidence and prevalence of NMO through a systematic review of published peer-reviewed studies. We performed a search of the English-language literature using MEDLINE and EMBASE from January 1985 to March 2012. Search terms included "neuromyelitis optica," "Devic's," "opticospinal," "incidence," "prevalence," and "epidemiology." We assessed study quality using a standardized instrument. A total of five studies met the inclusion criteria. Three of the studies were from North America, and all studies were published between 2005 and 2012. All studies were of good quality, but only one study reported standardized rates, and subgroup-specific estimates were rarely reported. The incidence of NMO per 100,000 population ranged from 0.053 to 0.40, while the prevalence per 100,000 population ranged from 0.52 to 4.4. Heterogeneity was high among the incidence (I(2) = 68.0%) and prevalence studies (I(2) = 94.0%). This review highlights the limited knowledge regarding the epidemiology of NMO and the importance of obtaining estimates standardized to common populations to enhance comparability of studies from different jurisdictions. Future studies would also benefit from reporting age-, sex-, and race- or ethnicity-specific estimates.
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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 | 0,022 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».