Incidence and prevalence of autoimmune hepatitis in the Ueda area, <scp>Japan</scp>
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Although autoimmune hepatitis (AIH) is considered to be rare in Japan, precise data on the incidence and prevalence of this disease are scarce due to the lack of a nationwide registry. We therefore conducted a study of these factors over a secondary medical care area. METHODS: We retrospectively investigated the medical records of AIH patients seen during 2004-2009 and prospectively recruited subjects from 2010 to 2014 at our hospital. We surveyed via written questionnaires to all family doctors and hospitals in our secondary medical care area of Ueda, with a population 187 205 individuals over 14 years of age. We also surveyed several core liver disease hospitals in the areas neighboring Ueda. RESULTS: Forty-eight patients with AIH were diagnosed between 2004 and 2014. AIH with histological features of acute hepatitis was increased. The average annual incidence of AIH in the area was 2.23 (age-standardized to the Japanese population). Forty-eight patients (37 patients diagnosed between 2004 and 2014, and 11 patients before 2003) were followed to the study end-point. The prevalence was 23.4 (age-standardized to the Japanese population) on 31 December 2014. After age-standardization to the World Health Organization world standard population, the incidence and prevalence of AIH decreased to 1.52 and 15.0, respectively, likely due to the high proportion of elderly patients in Japan. CONCLUSION: The incidence and prevalence of AIH in Japan may be higher than previously believed due to increased awareness among family doctors, and a rise in the diagnosis of mild or atypical AIH.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».