Prevalence of Parkinson’s disease across North America
Notice bibliographique
Résumé
Estimates of the prevalence of Parkinson's disease in North America have varied widely and many estimates are based on small numbers of cases and from small regional subpopulations. We sought to estimate the prevalence of Parkinson's disease in North America by combining data from a multi-study sampling strategy in diverse geographic regions and/or data sources. Five separate cohort studies in California (2), Minnesota (1), Hawaii USA (1), and Ontario, Canada (1) estimated the prevalence of PD from health-care records (3), active ascertainment through facilities, large group, and neurology practices (1), and longitudinal follow-up of a population cohort (1). US Medicare program data provided complementary estimates for the corresponding regions. Using our age- and sex-specific meta-estimates from California, Minnesota, and Ontario and the US population structure from 2010, we estimate the overall prevalence of PD among those aged ≥45 years to be 572 per 100,000 (95% confidence interval 537-614) that there were 680,000 individuals in the US aged ≥45 years with PD in 2010 and that that number will rise to approximately 930,000 in 2020 and 1,238,000 in 2030 based on the US Census Bureau population projections. Regional variations in prevalence were also observed in both the project results and the Medicare-based calculations with which they were compared. The estimates generated by the Hawaiian study were lower across age categories. These estimates can guide health-care planning but should be considered minimum estimates. Some heterogeneity exists that remains to be understood.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».