The epidemiology of juvenile onset recurrent respiratory papillomatosis derived from a population level national database
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To develop a national database of cases of juvenile onset recurrent respiratory papillomatosis (JoRRP) in Canada, to calculate trends in incidence and prevalence of JoRRP from January 1994 to December 2007 at the national and regional level, and to mathematically model the natural history of JoRRP. STUDY DESIGN: Retrospective, multicenter study. METHODS: Patient demographics, clinical presentation, human papillomavirus status, method and timing of treatment, and indicators of disease severity were captured with a standardized case report form. Operative records were retrospectively scored using the Derkay-Coltrera staging system for each operative intervention. Trends in incidence and prevalence of JoRRP from 1994 to 2007 were calculated at a national and regional level using national population census data. A multivariable mixed effects linear model was used to explore the effect of surgery-specific variables on the intersurgical interval. Nonlinear least-squares regression was used to model the natural history of JoRRP. RESULTS: Development of a national database of children with JoRRP identified 243 cases who underwent 3,021 surgical procedures. The national incidence of JoRRP from 1994 to 2007 was 0.24 per 100,000 children aged 14 years and younger. The prevalence was 1.11 per 100,000 children. The natural history of JoRRP followed a nonlinear time course with 64% of cases having a decreasing annual rate of surgery over time. CONCLUSIONS: A Canadian national database of children with JoRRP was successfully developed. Modeling of the natural history of JoRRP may have important clinical and research implications.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».