Changes in the Incidence of Endstage Renal Disease Due to Lupus Nephritis in the United States, 1996–2004
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if the incidence of endstage renal disease (ESRD) due to lupus nephritis has decreased from 1996 to 2004. METHODS: Patients age 15 years or older with incident ESRD due to lupus nephritis in 1996-2004 and living in one of the 50 United States or the District of Columbia were identified using the US Renal Data System, a national population-based registry of all patients receiving renal replacement therapy for ESRD. Incidence rates were computed for each calendar year, using population estimates of the US census as denominators. RESULTS: Over the 9-year study period, 9199 new cases of ESRD due to lupus nephritis were observed. Incidence rates, adjusted to the age, sex, and race composition of the US population in 2000, were 4.4 per million in 1996 and 4.9 per million in 2004. Compared to the pooled incidence rate in 1996-1998, the relative risk of ESRD due to lupus nephritis in 1999-2000 was 0.99 (95% CI 0.93-1.06), in 2001-2002 was 0.99 (95% CI 0.92-1.06), and in 2003-2004 was 0.96 (95% CI 0.89-1.02). Findings were similar in analyses stratified by sex, age group, race, and socioeconomic status. CONCLUSION: There was no decrease in the incidence of ESRD due to lupus nephritis between 1996 and 2004. This may reflect the limits of effectiveness of current treatments, or limitations in access, use, or adherence to treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».