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Enregistrement W2884851229

Incidence and prevalence of axial spondyloarthritis: methodologic challenges and gaps in the literature.

2018· article· en· W2884851229 sur OpenAlexaboutno aff
Rhonda L. Bohn, Maureen Cooney, Atulya A. Deodhar, Jeffrey R. Curtis, Amanda Golembesky

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Ankylosing spondylitisPopulationDemographyAxial spondyloarthritisPrevalenceEpidemiologySpondylitisEnvironmental healthSacroiliitisInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The incidence and prevalence of axial spondyloarthritis (axSpA), including ankylosing spondylitis (AS) and non-radiographic (nr-)axSpA, have been investigated in multiple populations, though there is a paucity of population-level data. Here, we identify population-based studies in AS and nr-axSpA, and describe the methodologic challenges in conducting these, outlining potential reasons for disparate incidence and prevalence estimates. METHODS: PubMed and Embase were searched for population-based studies providing incidence and prevalence rates, published in English from 1 Jan 2000-30 Jun 2015. Extracted information included incidence/prevalence rates, geographical population, study design, data source, case definition, age/gender, and classification criteria used. RESULTS: Of 2,148 articles identified, 19, from 15 countries, fulfilled eligibility criteria. Incidence rates per 100,000 patient-years were reported in 4 AS studies and varied from 0.4 (Iceland) to 15.0 (Canada). Reported AS prevalence rates per 100,000 persons also showed considerable variation (16 studies: 6.5 [Japan] to 540.0 [Turkey]). Only 3 axSpA and no nr-axSpA prevalence rates were reported. Considerable variation was seen in the methodology used to estimate incidence and prevalence rates, e.g. screening method, study design, and classification criteria. Although the prevalence of AS is known to vary by HLA-B27 status, only 4 studies reported this genetic marker. CONCLUSIONS: There is an unmet need for future studies to use consistent methodology, capture all relevant information (including HLA-B27 positivity), and investigate under-reported populations (e.g. nr-axSpA; southern hemisphere countries) to estimate the population burden of axSpA. Future studies should aim to address data gaps to provide accurate incidence/prevalence estimates for the global axSpA population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,163
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,355
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1630,355
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0250,027
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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