Geographic distribution of Multiple Sclerosis (MS) mortality rates in Canada, 1975-2009
Notice bibliographique
Résumé
Background: Our study examined whether there are differences in MS mortality rates across regions of Canada, which might suggest differences in environment or health care practice that influence outcome. Methods: Statistics Canada data on deaths due to MS and populations at risk, 1975-2009, were derived from the Research Data Centre, University of Alberta. Mortality rates and 95% confidence intervals (CIs) were calculated per 100,000 population for the Atlantic Provinces, Quebec, Ontario and Western Provinces (including Northwest Territories, Yukon, Nunavut), age-standardized to the 2006 population. Results: The average annual MS mortality rates for 1975-2009 per 100,000 population (CIs) were: Atlantic Provinces 1.09 (0.43,1.74); Quebec 1.30 (0.89,1.71); Ontario 1.08 (0.77,1.38); Western Provinces 1.39 (0.99,1.78). Female mortality rates were consistently higher than male rates but there were no differences in the female:male mortality rate ratios across regions. Trend analysis showed that rates were stable over the 35 year time span in 3 regions with non-significant average annual per cent increases/decreases of: Atlantic Provinces –0.43%; Quebec +0.12%; and Western Provinces +0.27%. Only Ontario showed a slight but significant increase of +0.81% (p<0.05). Conclusions: MS mortality rates are similar across the Canadian regions, suggesting that patients are not disadvantaged in terms of mortality by their place of residence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| 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) | 0,002 | 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 ».