A study of variations in the reported haemophilia B prevalence around the world
Notice bibliographique
Résumé
Summary. The objectives of this article were to study the reported prevalence of haemophilia B (HB) on a country‐by‐country basis and to analyse whether the prevalence of HB varied by national economy. The prevalence of HB is the proportion of diagnosed, reported cases of HB in a population at a specific point of time. We collected data on the HB prevalence for 105 countries from the World Federation of Hemophilia annual global surveys. Our results showed that the HB prevalence varied considerably among countries, even among the wealthiest of countries. The HB prevalence (per 100 000 males) for the highest income countries was 2.69 ± 1.61 (mean ± SD), whereas the prevalence for the rest of the world was 1.20 ± 1.33 (mean ± SD). Ireland had the highest reported HB prevalence of 8.07 per 100 000 males. There was a strong trend of increasing HB prevalence (per 100 000 males) over time. Prevalence data reported from the WFH compared well with prevalence data from the literature. The WFH annual global surveys have some limitations, but they are the best available source of worldwide haemophilia data. Prevalence data are extremely valuable information for the planning efforts of national healthcare agencies in setting priorities and allocating resources for the treatment of HB.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».