Targeting under-diagnosis in hereditary hemorrhagic telangiectasia: a model approach for rare diseases?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT), a rare autosomal dominant disease, is considered under-diagnosed. Our primary objective was to provide evidence of under-diagnosis of HHT in a North American population. We hypothesized that variation would exist in the diagnosed prevalence (D-prevalence) across regions in the province of Ontario, Canada and across age groups, due to under-diagnosis in certain groups. Our secondary objective was to collect data regarding contact and local access to consult specialists by HHT patients to help guide potential future diagnostic programs. METHODS: Primary objective- 556 adult patients with a definite HHT diagnosis seen at the Toronto HHT Centre were identified and geocoded with postal codes. Prevalence rates were calculated using Canadian census data. Secondary objective- A driving network model was developed in ArcGIS. Service area buffers around ear, nose and throat (ENT) clinics in Ontario were generated to evaluate the proportion of the Ontario population with access to these clinics. A survey was also sent to the email contact list of HHT Foundation International, targeting people with diagnosed HHT, regarding consultation with ENT physicians for epistaxis and timing of HHT diagnosis. RESULTS: Primary objective- D-prevalence rates varied among regions, from no cases to 1.1 cases per 5000 in large Ontario cities. There were no significant differences between urban and rural prevalence rates. Variation in prevalence was seen across age groups, with greater prevalence in older adults (≥50 years-old) compared with adults 20-49 years-old (0.36 versus 0.26 per 5000, p < 0.0005). Secondary objective- Most Ontarians had access to ENT clinics within a 30, 60 and 90 minute modeled drive time (92.7%, 97.8% and 98.6%, respectively). Nearly 40% of surveyed patients consulted an ENT physician for their epistaxis, on average 13.9 ± 12.2 years prior to being diagnosed with HHT. CONCLUSIONS: The prevalence of HHT in Ontario is highly variable across regions and age-groups, suggesting under-diagnosis. Given that patients with HHT frequently consult ENT physicians for epistaxis prior to HHT diagnosis, and that there is almost universal access to ENTs in Ontario, we propose targeting ENT clinics as a province-wide approach to detect undiagnosed HHT patients and families.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».