Projected Worldwide Disease Burden from Giant Cell Arteritis by 2050
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate and project the number of people affected worldwide by giant cell arteritis (GCA) by 2050. Modeling the number of people visually impaired as a result of this disease will help establish the projected morbidity and resource burden. METHODS: A systematic literature review up to December 2013 was conducted using PubMed and ISI Web of Science. Studies reporting an incidence rate for GCA were used to model disease incident cases at regional and national levels. United Nations Population Prospect data were used for population projections. Morbidity burden was established through rates of visual impairment. The associated financial implications were calculated for the United States. RESULTS: The number of incident cases of GCA will increase secondary to an aging population. By 2050, more than 3 million people will have been diagnosed with GCA in Europe, North America, and Oceania. About 500,000 people will be visually impaired. By 2050, in the United States alone, the estimated cost from visual impairment due to GCA will exceed US$76 billion. Inpatient care for patients with active GCA will total about US$1 billion. Management of steroid-related adverse events will increase costs further, with steroid-induced fractures estimated to total US$6 billion by 2050. CONCLUSION: Projecting disease burden for GCA on a global scale allows for optimization of healthcare planning and prioritization of research domains. Additional population-based studies are required to more accurately project worldwide disease burden. Our work highlights the future global disease burden of GCA, and illustrates the associated financial implications.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».