Incidence of Thrombotic Thrombocytopenic Purpura/Hemolytic Uremic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thrombotic thrombocytopenic purpura and hemolytic uremic syndrome are rare disorders characterized by platelet aggregation, microthrombi, and resulting tissue damage. We studied the incidence and possible risk factors for these diseases in 3 large populations in the United States, United Kingdom, and Canada. METHODS: Data were derived from a large health insurer in the United States, general practices in the United Kingdom, and the Province of Saskatchewan. We identified potential cases of thrombotic thrombocytopenia purpura and hemolytic uremic syndrome in computerized data and verified them by medical record review. We estimated incidence rates for thrombotic thrombocytopenia purpura and hemolytic uremic syndrome together and separately, and we conducted a case-control study to evaluate potential risk factors. RESULTS: The age-sex standardized incidence of thrombotic thrombocytopenia purpura and hemolytic uremic syndrome was higher than previously reported (6.5, 2.2, and 3.2 per million per year in the United States, United Kingdom, and Saskatchewan, respectively), but there was no secular trend. The incidence of thrombotic thrombocytopenia purpura and hemolytic uremic syndrome was higher in women than men. Most cases of hemolytic uremic syndrome occurred before 20 years of age. We confirmed several known risk factors for thrombotic thrombocytopenia purpura and hemolytic uremic syndrome (cancer, bone marrow transplantation, pregnancy). CONCLUSION: The incidence of thrombotic thrombocytopenia purpura and hemolytic uremic syndrome is higher than previously reported but does not appear to be rising. Apparent international differences in incidence could be the result of imprecision in identifying thrombotic thrombocytopenia purpura and hemolytic uremic syndrome in large research databases.
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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».