Epidemiology of Neuromyelitis Optica in the World: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background. Neuromyelitis optica (Devic's disease) is a severe autoimmune inflammatory disorder of the central nervous system. Epidemiological aspects of NMO have not been systemically reviewed. In this study we systematically reviewed and assessed the quality of studies reporting the incidence and/or prevalence of NMO across the world. Methods. A comprehensive literature search using MEDLINE, EMBASE, and Web of Science for the terms "Neuromyelitis optica," "devic disease," "incidence," "prevalence," and "epidemiology" was conducted on January 31, 2015. Study quality was assessed using an assessment tool based on recognized guidelines and designed specifically for this study. Results. A total of 216 studies were initially identified, with only 9 meeting the inclusion criteria. High level of heterogeneity amongst studies precluded a firm conclusion. Incidence data were found in four studies and ranged from 0.053 per 100,000 per year in Cuba to 0.4 in Southern Denmark. Prevalence was reported in all studies and ranged from 0.51 per 100,000 in Cuba to 4.4 in Southern Denmark. Conclusion. This review reveals the gaps that still exist in the epidemiological knowledge of NMO in the world. Published studies have different qualities and methodology precluding a robust conclusion. Future researches focusing on epidemiological features of NMO in different nations and different ethnic groups are needed.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».