Intensity of human prion disease surveillance predicts observed disease incidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prospective national screening and surveillance programmes serve a range of public health functions. Objectively determining their adequacy and impact on disease may be problematic for rare disorders. We undertook to assess whether objective measures of disease surveillance intensity could be developed for the rare disorder sporadic Creutzfeldt-Jakob disease (CJD) and whether such measures correlate with disease incidence. METHOD: From 10 countries with national human prion disease surveillance centres, the annual number of suspected prion disease cases notified to each national unit (n=17,610), referrals for cerebrospinal fluid (CSF) 14-3-3 protein diagnostic testing (n=28,780) and the number of suspect cases undergoing diagnostic neuropathological examination (n=4885) from 1993 to 2006 were collected. Age and survey year adjusted incidence rate ratios with 95% CIs were estimated using Poisson regression models to assess risk factors for sporadic, non-sporadic and all prion disease cases. RESULTS: Age and survey year adjusted analysis showed all three surveillance intensity measures (suspected human prion disease notifications, 14-3-3 protein diagnostic test referrals and neuropathological examinations of suspect cases) significantly predicted the incidence of sporadic CJD, non-sporadic CJD and all prion disease. CONCLUSIONS: Routine national surveillance methods adjusted as population rates allow objective determination of surveillance intensity, which correlates positively with reported incidence for human prion disease, especially sporadic CJD, largely independent of national context. The predictive relationship between surveillance intensity and disease incidence should facilitate more rapid delineation of aberrations in disease occurrence and assessment of the adequacy of disease monitoring by national registries.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».