Prevalence of multiple sclerosis in Buenos Aires, Argentina using the capture‐recapture method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scarce data exist about multiple sclerosis (MS) prevalence in South America. The objective of the study is to determine the prevalence of MS in a high populated area from Argentina (Greater Buenos Aires Metropolitan area) using the capture-recapture methodology. METHODS: Greater Buenos Aires is the generic denomination that refers to the megalopolis comprised by the autonomous city of Buenos Aires and the surrounding conurbation of the province of Buenos Aires. The study was carried out taking July 1996 as the prevalence month. We used capture-recapture method to estimate the prevalence of MS cross matching registries from four MS Centers. RESULTS: A total of 803 registries were obtained from the four lists. Log-linear model for capture-recapture method was used to analyze the data. The population of the area based on the 1990 census was 12,594,974; the number of MS cases estimated amongst sources interactions were between 1833 and 2359; the prevalence estimated ranged from 14 to 19.8 cases per 100,000 inhabitants. CONCLUSIONS: This is the first study to provide epidemiological data on the prevalence of MS in a large population in Argentina (Greater Buenos Aires Metropolitan area). Further epidemiological studies will clarify the true prevalence of MS in South America.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».