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Enregistrement W2154622594 · doi:10.1002/art.37897

A Hot Spot for Systemic Lupus Erythematosus, but Not for Psoriatic Arthritis, Identified by Spatial Analysis Suggests an Interaction Between Ethnicity and Place of Residence

2013· article· en· W2154622594 sur OpenAlexafffundabout
Mustafa Al‐Maini, Thurarshen Jeyalingam, Patrick Brown, Jennifer J. Lee, Lennon Li, Jiandong Su, Dafna D. Gladman, Paul R. Fortin

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatism · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensCancer Care OntarioUniversity of TorontoUniversity Health NetworkQueen's UniversityToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineDemographyEthnic groupPopulationPsoriatic arthritisIncidence (geometry)Relative riskEpidemiologyResidenceInternal medicineHot spot (computer programming)Lupus erythematosusImmunologyArthritisEnvironmental healthConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the spatial distribution of incident cases of systemic lupus erythematosus (SLE) using geographic information systems (GIS). METHODS: Spatial analyses were carried out on 890 SLE patients and 541 psoriatic arthritis (PsA) patients (controls). Age- and sex-adjusted rates for SLE/PsA for each census tract were calculated using denominator population values from the Canadian census. Spatial variations in relative risk were estimated by modeling risk as the product of a time effect, an age effect, and a spatially autocorrelated risk surface to identify hot spots. Patients within the detected hot spot were compared to those outside the hot spot to identify explanatory factors. RESULTS: SLE patients were predominantly female (87.75%) and the incidence rate was highest among those 15-19 years of age (2.4 cases/100,000 person-years). In an SLE hot spot containing 59 patients, 100% of the patients were female and 49.1% (n = 29) were Caucasian, while outside of the hot spot, 86.9% (n = 722) of the patients were female and 68.4% (n = 568) were Caucasian. The proportion of cases of Chinese ethnicity was significantly greater within the hot spot. An interaction was found between Chinese ethnicity and residence within the hot spot, with the risk of SLE to the Chinese population found to be twice the risk to the non-Chinese population. CONCLUSION: GIS was used to map SLE cases and a hot spot was identified after adjustment for age and sex. Ethnicity by itself did not confer an increased risk of SLE, but the interaction of ethnicity with location of residence significantly increased the risk of SLE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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