Systematic review of rheumatic disease epidemiology in the indigenous populations of Canada, the United States, Australia, and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Past publications have highlighted an excess rheumatic disease incidence and prevalence in indigenous populations of Canada (First Nations, Inuit, and Métis), and the United States of America (Alaska Native and American Indian). We have updated these reviews and expanded the scope to include New Zealand (Maori) and Australia (Aborigine) indigenous populations. METHODS: We performed a broad search using medical literature databases, indigenous specific online indexes, and government websites to identify publications reporting the incidence and/or prevalence of arthritis conditions (rheumatoid arthritis, spondyloarthropathies, gout, osteoarthritis, systemic autoimmune rheumatic diseases, and juvenile idiopathic arthritis) in the indigenous populations of Canada, America, New Zealand, and Australia. A narrative synthesis by type of arthritis was prepared given the heterogeneity of study designs used in the primary studies. RESULTS: Of 5269 titles and abstracts, 88 met inclusion criteria. Osteoarthritis was found to affect up to 17% of American Indian/Alaska Native women, 22% of Canadian First Nations, 32% of Australian Aborigine, and 6% of New Zealand Maori populations. The prevalence of rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus, and juvenile idiopathic arthritis was consistently significantly higher in indigenous populations. Several studies describing the prevalence of spondyloarthropathy in North American northern populations were identified, but with no comparison populations the relative frequency could not be commented on. Gout was more prevalent in Maori compared to general population New Zealanders. CONCLUSIONS: This comprehensive summary describes rheumatic disease burden in indigenous populations in four countries with similar disparities in social determinants of health, to inform clinical service requirements to meet population need.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».