Time Trends in Epidemiology and Characteristics of Psoriatic Arthritis Over 3 Decades: A Population-based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine time trends in incidence, prevalence, and clinical characteristics of psoriatic arthritis (PsA) over a 30-year period. METHODS: We identified a population-based incidence cohort of subjects aged 18 years or over who fulfilled ClASsification of Psoriatic ARthritis (CASPAR) criteria for PsA between January 1, 1970, and December 31, 1999, in Olmsted County, Minnesota, USA. PsA incidence date was defined as the diagnosis date of those who fulfilled CASPAR criteria. Age- and sex-specific incidence rates were estimated and age- and sex-adjusted to the 2000 US White population. RESULTS: The PsA incidence cohort comprised 147 adult subjects with a mean age of 42.7 years, and 61% were men. The overall age- and sex-adjusted annual incidence of PsA per 100,000 was 7.2 [95% confidence interval (CI) 6.0, 8.4] with a higher incidence in men (9.1, 95% CI 7.1, 11.0) than women (5.4, 95% CI 4.0, 6.9). The age- and sex-adjusted incidence of PsA per 100,000 increased from 3.6 (95% CI 2.0, 5.2) between 1970 and 1979 to 9.8 (95% CI 7.7, 11.9) between 1990 and 2000 (p for trend < 0.001). The point prevalence per 100,000 was 158 (95% CI 132, 185) in 2000, with a higher prevalence in men (193, 95% CI 150, 237) than women (127, 95% CI 94, 160). At incidence, most PsA subjects had oligoarticular involvement (49%) with enthesopathy (29%). CONCLUSION: The incidence of PsA has been rising over 30 years in men and women. Reasons for the increase are unknown, but may be related to a true change in incidence or greater physician awareness of the diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».