Factors influencing age at diagnosis of primary ciliary dyskinesia in European children
Notice bibliographique
Résumé
Primary ciliary dyskinesia (PCD) is a hereditary disorder of mucociliary clearance causing chronic upper and lower airways disease. We determined the number of patients with diagnosed PCD across Europe, described age at diagnosis and determined risk factors for late diagnosis. Centres treating children with PCD in Europe answered questionnaires and provided anonymous patient lists. In total, 223 centres from 26 countries reported 1,009 patients aged < 20 yrs. Reported cases per million children (for 5-14 yr olds) were highest in Cyprus (111), Switzerland (47) and Denmark (46). Overall, 57% were males and 48% had situs inversus. Median age at diagnosis was 5.3 yrs, lower in children with situs inversus (3.5 versus 5.8 yrs; p < 0.001) and in children treated in large centres (4.1 versus 4.8 yrs; p = 0.002). Adjusted age at diagnosis was 5.0 yrs in Western Europe, 4.8 yrs in the British Isles, 5.5 yrs in Northern Europe, 6.8 yrs in Eastern Europe and 6.5 yrs in Southern Europe (p < 0.001). This strongly correlated with general government expenditures on health (p < 0.001). This European survey suggests that PCD in children is under-diagnosed and diagnosed late, particularly in countries with low health expenditures. Prospective studies should assess the impact this delay might have on patient prognosis and on health economic costs across Europe.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».