Incidence of Multiple Sclerosis and Related Disorders in Asian Populations of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global variation in the incidence of multiple sclerosis (MS) is generally ascribed to differences in genetic and environmental risk factors. Here we investigate temporal trends in the incidence of MS and related disorders in British Columbia, Canada, from 1986 to 2010, focusing particularly on the Asian ethnic subpopulation. METHODS: A longitudinal database was screened to identify newly diagnosed cases of MS and related disorders, including neuromyelitis optica and clinically isolated syndromes. Age-standardized, sex-specific mean annual incidence was calculated for the Asian and non-Asian population of British Columbia for 5-year intervals from 1986 to 2010. Temporal changes and cohort differences in incidence rates and demographic characteristics were evaluated. RESULTS: During this period, the incidence of MS and related disorders in the non-Asian population remained relatively unchanged, from 10.41 (95% confidence interval [CI]: 9.87-10.97) to 9.91 (95% CI: 9.46-10.39) per 100,000 (p=0.167). In contrast, incidence in the Asian population doubled during the same period. This increase was driven by a precipitous rise in the incidence of MS in females from 0.71 (95% CI: 0.01-1.50) to 2.08 (95% CI: 1.43-2.91) per 100,000 (p=0.004), including both Canadian-born and immigrant Asians. The incidence of neuromyelitis optica did not change significantly during this period. CONCLUSIONS: The incidence of MS may be increasing among females in the Asian ethnic population of British Columbia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».