Increasing incidence of optic nerve hypoplasia/septo-optic dysplasia spectrum: Geographic clustering in Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Owing to the shared embryonic origin, defects in development of optic nerves are often seen in conjunction with defects affecting the surrounding brain and pituitary gland. Optic nerve hypoplasia (ONH) and septo-optic dysplasia (SOD) represent a clinical spectrum associated with visual, pituitary and severe central nervous system structural abnormalities (SODplus). Based on changing clinical patterns, our primary objective was to examine trends in annual incidence of ONH/SOD and geographical clustering in Manitoba. METHODS: This was a retrospective 1996 to 2015 chart review with extraction of anthropometric measures, radiologic findings, parental characteristics, endocrinopathies and neurologic symptoms from all involved in care. Postal codes were used to assign map co-ordinates and identify relevant census-based deprivation indices. RESULTS: Ninety-three children were identified in our catchment area; Poisson regression confirmed a striking 1.11-fold annual increase (95% confidence interval 1.07 to 1.16) or ~800% over two decades. The annual incidence (averaged 2010 to 2014 chart data) reached 53.3 per 100,000, affecting 1 in 1875 live births. Most (~55%) had SODplus. Common presenting features were hypoglycemia, nystagmus, seizures and developmental delay; 40% had hormone deficiencies; 80% had reduced visual acuity, typically bilateral. Many were premature with young, primiparous mothers. Unhealthy maternal lifestyles and severe material deprivation were noted. There was disproportionate clustering in individuals from Northern Manitoba at three times the average provincial rate. CONCLUSION: We noted a dramatic rise in the annual incidence of ONH/SOD, which was strongly associated with poverty and northern communities. The pattern was consistent with environmental or nutritional etiologies. Many children were severely affected with increased morbidity and health care burdens.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».