Epidemiology of Bradykinin-mediated angioedema: a systematic investigation of epidemiological studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bradykinin-mediated angioedema (Bk-AE) can be life-threatening and requires specific targeted therapies. Knowledge of its epidemiology may help optimize its management. METHODS: We systematically searched the medical literature to identify abstracts of interest indexed between 1948 and March, 2016. We used published national survey data on the proportion of the population treated with angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEI) to derive estimates of the population prevalence of ACEI-AE in the USA, Germany and France. For hereditary angioedema (C1-INH-HAE) and C1-inhibitor related acquired angioedema (C1-INH-AAE), publications had to contain original epidemiologic data collection within a defined geographical area. Hereditary angioedema with normal C1-INH was not included in the analysis due to lack of clearly defined criteria. RESULTS: We identified 4 relevant publications on the prevalence of ACEI-AE, 6 on the prevalence of C1-INH-HAE, and 1 on the prevalence of C1-INH-AAE. The 1st year cumulative incidence of ACEI-AE was estimated to vary between 0.12 (population-based analyses) and 0.30 (meta-analyses of clinical trials) per 100 patient-years. The population prevalence of ACEI-AE was modeled to vary between 7 and 26 in 100,000. The prevalence of C1-INH-HAE was estimated to vary between 1.1 and 1.6 per 100,000. The prevalence of C1-INH-AAE was estimated to be 0.15 per 100,000 in one epidemiological investigation of AAE in Denmark. CONCLUSIONS: Epidemiological evidence on Bk-AE is limited to North America and Europe. ACEI-AE is more common than C1-INH-HAE (~ 10:1), which is more common than C1-INH-AAE (~ 10:1). More studies are needed to comprehensively assess the epidemiological burden of Bk-AE.
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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 | 0,019 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».