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Enregistrement W2011811742 · doi:10.1002/ajmg.a.31437

Trends and racial disparities in muscular dystrophy deaths in the United States, 1983–1998: An analysis of multiple cause mortality data

2006· article· en· W2011811742 sur OpenAlexaff
Aileen Kenneson, Katherine Kolor, Quanhe Yang, Richard S. Olney, Sonja A. Rasmussen, Jan M. Friedman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part A · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyMedicineMortality ratePopulationHealth statisticsCause of deathGerontologyInternal medicineDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To identify trends and patterns associated with muscular dystrophy (MD)-associated deaths, we analyzed population-based data from death certificates in the Multiple Cause Mortality Files compiled by the National Center for Health Statistics. From 1983 to 1998, 14,499 deaths in the United States were associated with ICD-9 codes for MD. The mortality rate for MD in the general U.S. population over this time period was 0.365 per 100,000 persons per year. Stratification by age at death revealed a trimodal distribution with peaks at 0, 17, and 62 years. The male-to-female ratio varied with age at death, a pattern consistent with a mixture of autosomal and X-linked MDs with different prognoses. Deaths related to MD appeared to be equally divided between presumed autosomal and X-linked MDs. The mortality rate was higher in Whites than in Blacks, for both autosomal and X-linked MDs. The median age at death was lower in Blacks than Whites for both males and females. Cardiac complications were more commonly noted among MD-associated deaths in Blacks (38.9%) than Whites (28.6%). Respiratory infections were noted in about 20% of MD-associated deaths and were more common in winter than summer months. Potential reasons for the racial differences include differences in prevalence rates, rates of diagnosis, and reporting on death certificates. Additional studies are needed to resolve these issues. Challenges in the interpretation of these data include the lack of ICD-9 codes specific for individual MDs and potential recording biases in underlying cause of death and contributing factors. We also present a method for estimating autosomal and X-linked contributions to the overall mortality rate of a genetically heterogeneous condition such as MD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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