Argentine Patagonia: prevalence and clinical features of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
There are few studies reporting multiple sclerosis prevalence rates in the Buenos Aires region, Argentina (latitude 34 degrees S) (between 12-18.5/100 000 inhabitants), and no studies have been performed in the larger region between parallels 36 degrees and 55 degrees S. The aim of this study is to determine the prevalence rates and clinical features of multiple sclerosis in residents of the Argentine Patagonia. Four cities from the region were selected for this study, giving a sample population of 417 666 inhabitants (approximately 24% of the total Patagonia population). 1(st) March 2002 was determined as prevalence day. Patients were ascertained using multiple case-finding methods. The point prevalence rate was 17.2/100 000 (17.2 age-adjusted to the world population). Prevalence rates were higher for women than for men, 22.1 versus 12.2/100 000 inhabitants (21.4 versus 12.7 sex-adjusted to the world population). The study population was mainly of European descent and mestizoes. Clinical features were similar to those reported in other countries. This study shows that Argentine Patagonia is a medium-risk area with no south-north gradient between parallels 55 degrees and 36 degrees S. The Patagonia population shows recent internal migration that makes it difficult to determine whether the exposure to potential risk factors has been long enough to modify the disease incidence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».