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Enregistrement W2338251266 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.p3.348

Blepharospasm in a Multiethnic Population (P3.348)

2016· article· en· W2338251266 sur OpenAlexaff
Erica Byrd, Kathleen B. Albers, Samuel M. Goldman, Jeffrey Klingman, Raymond Y. Lo, Connie Marras, Amethyst Leimpeter, Robin D. Fross, Kathleen Comyns, Zhuqin Gu, Maya Katz, Laurie J. Ozelius, Susan Bressman, Rachel Saunders‐Pullman, Cynthia Comella, Lorene M. Nelson, Stephen Van Den Eeden, Caroline M. Tanner

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationGerontologyArtMedicineDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine the incidence of dystonic blepharospasm and characterize antecedent diagnoses within a large, multiethnic integrated health maintenance organization. Background: There are limited data on blepharospasm incidence and prior reports have been based on a small number of cases. Design/methods: Incident blepharospasm cases were identified using electronic medical record review in >3 million members of Kaiser Permanente Northern California (KPNC) during 2003-2007. Final diagnosis was determined by consensus of two movement disorders specialists. Incidence rates were standardized using the 2000 U.S. Census population. Controls were matched for age, sex and membership duration (1 case: 10 controls). Odds ratios were determined using logistic regression adjusted for age, gender and membership duration. Results: Blepharospasm incidence standardized to the U.S. 2000 Census population was 1.45/100,000 person-years (95[percnt] CI, 0.53 to 2.37; women: 2.05, men: 0.83) based on 246 cases over 15.4 million person-years of risk. Incidence increased with age through the eighth decade and was highest in Caucasians (1.58) followed by Asians (1.32), African Americans (1.08) and Native Americans (0.95). Ocular diagnoses more common in patients with blepharospasm compared to controls before index date included were eye allergy (OR 2.82, 95[percnt] CI, 1.69 to 4.7), dry eyes (OR 9.19, 95[percnt] CI, 6.22 to 13.58), glaucoma (OR 2.76, 95[percnt] CI, 1.28 to 5.95), eye injury (OR 2.38, 95[percnt] CI, 1.44 to 3.94) and eye infection (OR 3.76, 95[percnt] CI, 2.58 to 5.47). Conclusions: Blepharospasm incidence is higher in women, in those of increasing age and of Caucasian race. Diagnoses preceding blepharospasm may reflect comorbid conditions, diagnostic errors or etiologic factors. Support: NIH-1R01-NS046340, AHRQ-R01-HS018413, Dystonia Medical Research Foundation, KPNC, James and Sharron Clark

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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