Increasing incidence of myasthenia gravis among elderly in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Presence of anti-acetylcholine receptor (anti-AChR) antibodies is highly specific for myasthenia gravis (MG). These antibodies are detected in 85%–95% of sera from patients with generalized MG and 40%–70% of patients with ocular MG.1 An increasing incidence of MG, especially in the elderly population, has been described in Japan, the United Kingdom, and Denmark.2,–,4 Recent studies have also focused on the epidemiology of anti-AChR antibody seropositivity as a surrogate marker of MG.4,–,6 The Neuro-Immunology Laboratory at the University of British Columbia is the sole laboratory in British Columbia (BC), Canada, offering anti-AChR antibody testing for clinical diagnosis. The aims of this study were to evaluate the incidence and epidemiologic characteristics of anti-AChR antibody seropositivity in BC and to examine changes in incidence over time. ### Methods. We performed a population-based study of the incidence of anti-AChR antibody-seropositivity in BC for the 25-year period of January 1, 1984, to December 31, 2008. Incident cases were ascertained by retrospectively identifying all first-time seropositive tests. A positive anti-AChR antibody test …
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».