Incidence and prevalence of axial spondyloarthritis: methodologic challenges and gaps in the literature.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,163 | 0,355 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».