Trends in the Prevalence and Incidence of Psoriasis and Psoriatic Arthritis in Ontario, Canada: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence and incidence of psoriasis and psoriatic arthritis (PsA) over time in Ontario, Canada. METHODS: We performed a population-based study of Ontario health administrative data, using validated case definitions for psoriasis and PsA. We computed the crude and age- and sex-standardized cumulative prevalence and incidence of psoriasis from 2000 to 2015. RESULTS: Among the 10,774,802 individuals ages ≥20 years residing in Ontario in 2015, we identified 273,238 patients with psoriasis and 18,655 patients with PsA, equating to cumulative prevalence estimates of 2.54% and 0.17%, respectively. Correcting the prevalence estimates for imperfect sensitivity and specificity resulted in similar estimates. The male:female ratio was approximately 1.0 for both conditions. For psoriasis, the age- and sex-standardized cumulative prevalence increased from 1.74% in 2000 to 2.32% in 2015. For PsA, the age- and sex-standardized cumulative prevalence increased from 0.09% in 2008 to 0.15% in 2015. Between 2008 and 2015, annual incidence rates for psoriasis decreased, whereas those for PsA remained relatively stable. CONCLUSION: The prevalence and incidence of psoriasis and PsA in Ontario are similar to those observed in Europe and the US. The steady increase in the prevalence of psoriasis and PsA over the past decade may be due to a combination of population aging, population growth, and increasing life expectancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».