Incidence and Prevalence of Juvenile Idiopathic Arthritis Among Children in a Managed Care Population, 1996–2009
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Few studies based in well-defined North American populations have examined the occurrence of juvenile idiopathic arthritis (JIA), and none has been based in an ethnically diverse population. We used computerized healthcare information from the Kaiser Permanente Northern California membership to validate JIA diagnoses and estimate the incidence and prevalence of the disease in this well-characterized population. METHODS: We identified children aged ≤ 15 years with ≥ 1 relevant International Classification of Diseases, 9th edition, diagnosis code of 696.0, 714, or 720 in computerized clinical encounter data during 1996-2009. In a random sample, we then reviewed the medical records to confirm the diagnosis and diagnosis date and to identify the best-performing case-finding algorithms. Finally, we used the case-finding algorithms to estimate the incidence rate and point prevalence of JIA. RESULTS: A diagnosis of JIA was confirmed in 69% of individuals with at least 1 relevant code. Forty-five percent were newly diagnosed during the study period. The age- and sex-standardized incidence rate of JIA per 100,000 person-years was 11.9 (95% CI 10.9-12.9). It was 16.4 (95% CI 14.6-18.1) in girls and 7.7 (95% CI 6.5-8.9) in boys. The peak incidence rate occurred in children aged 11-15 years. The prevalence of JIA per 100,000 persons was 44.7 (95% CI 39.1-50.2) on December 31, 2009. CONCLUSION: The incidence rate of JIA observed in the Kaiser Permanente population, 1996-2009, was similar to that reported in Rochester, Minnesota, USA, but 2 to 3 times higher than Canadian estimates.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle