Epidemiology and Medication Pattern Change of Psoriatic Diseases in Taiwan from 2000 to 2013: A Nationwide, Population-based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the trend of prevalence and incidence rates for psoriatic arthritis (PsA) and psoriasis in Taiwan, and to determine the changes in medication patterns. METHODS: Data were collected from the Taiwan National Health Insurance Research Database, which covered at least 95% of the population from 2000 to 2013. International Classification of Diseases, 9th edition (ICD-9) was used to identify PsA (ICD-9 696.0) and other psoriasis (ICD-9 696.1). Medications were identified by Anatomical Therapeutic Chemical Classification code. We calculated the annual age standardized prevalence and incidence rate of PsA and psoriasis in individuals aged ≥ 16 years from 2000 to 2013, and used the Poisson regression to test the trends by Wald chi-square statistic. RESULTS: The prevalence (per 100,000 population) of psoriatic diseases between 2000 and 2013 increased from 11.12 to 37.75 for PsA, and from 179.2 to 281.5 for psoriasis. The incidence (per 100,000 person-yrs) increased from 3.64 to 6.91 in PsA, while there was no significant change in psoriasis. Prevalence and incidence in PsA were more rapidly increased than in psoriasis. Sex ratio (men to women) of PsA decreased from 2.0 to 1.5 in 2000 and 2013, respectively. There was an increase in the use of disease-modifying antirheumatic drugs (DMARD), especially biologics, which is significantly different from topical therapies. CONCLUSION: The prevalence and incidence rates of psoriatic disease, especially PsA, were increasing in Taiwan. The medication pattern showed an increase in DMARD and biologics, while use of topical therapies decreased.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».