The Incidence and Prevalence of Thyroid Disease Do Not Differ in the Multiple Sclerosis and General Populations: A Validation Study Using Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior studies of a possible increased risk of autoimmune thyroid disease (AIT) in multiple sclerosis (MS) are inconsistent. We aimed to validate and apply administrative case definitions for the surveillance of AIT in MS. METHODS: We used administrative health data to identify 4,192 persons with MS and an age-, sex- and geographically matched general population cohort (n = 20,940). We developed case definitions for AIT using International Classification of Disease-9/10 codes and prescription claims, compared them to medical records and applied them to estimate the incidence and prevalence of AIT. RESULTS: When compared to medical records, the administrative case definition using ≥1 hospital or ≥2 physician or ≥2 prescription claims had a sensitivity of 73.5% and specificity of 98.4%. In 2005, the age-adjusted prevalence of AIT was 9.51% [95% confidence interval (CI) 8.46-10.6] in the MS population and 8.56% (95% CI 8.11-9.02) in the general population. The age-adjusted incidence of AIT per 100,000 persons per year was 422.8 (95% CI 204.4-641.3) in the MS population and 407.7 (95% CI 308.5-506.9) in the general population. From 1996 to 2005, the prevalence of AIT rose in both populations. CONCLUSION: Administrative data can be used for surveillance of AIT in MS. The incidence and prevalence of thyroid disease are similar in the MS and general populations.
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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».