The incidence and prevalence of Huntington's disease: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Huntington's disease (HD) is a rare, neurodegenerative disorder characterized by chorea, behavioral manifestations, and dementia. The aim of this study was to estimate the incidence and prevalence of HD through a systematic review of the literature. Medline and Embase databases were searched using terms specific to HD as well as studies of incidence, prevalence, and epidemiology. All studies reporting the incidence and/or prevalence of HD were included. Twenty original research articles were included. Eight studies examined incidence, and 17 studies examined prevalence. Meta-analysis of data from four incidence studies revealed an incidence of 0.38 per 100,000 per year (95% confidence interval [CI]: 0.16, 0.94). Lower incidence was reported in the Asian studies (n = 2), compared to the studies performed in Europe, North America, and Australia (n = 6). The worldwide service-based prevalence of HD, based on a meta-analysis (n = 13 studies), was 2.71 per 100,000 (95% CI: 1.55-4.72). Eleven studies were conducted in Europe, North American, and Australia, with an overall prevalence of 5.70 per 100,000 (95% CI: 4.42-7.35). Three studies were conducted in Asia, with an overall prevalence of 0.40 per 100,000 (95% CI: 0.26-0.61). Metaregression revealed a significantly lower prevalence of HD in Asia, compared to European, North American, and Australian populations. HD is a devastating neurodegenerative disorder with a higher prevalence in Europe, North America, and Australia than in Asia. The difference in prevalence of this genetic disorder can be largely explained by huntingtin gene haplotypes.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».