Time Trends of the Incidence, Prevalence, and Mortality of Parkinsonism
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We assessed trends in the incidence, prevalence, and post-diagnosis mortality of parkinsonism in Ontario, Canada over 18 years. We also explored the influence of a range of risk factors for brain health on the trend of incident parkinsonism. METHODS: We established an open cohort by linking population-based health administrative databases from 1996 to 2014 in Ontario. The study population comprised residents aged 20-100 years with an incident diagnosis of parkinsonism ascertained using a validated algorithm. We calculated age- and sex-standardized incidence, prevalence, and mortality of parkinsonism, stratified by young onset (20-39 years) and mid/late onset (≥40 years). We assessed trends in incidence using Poisson regression, mortality using negative binomial regression, and prevalence of parkinsonism and pre-existing conditions (e.g., head injury) using the Cochran-Armitage trend test. To better understand trends in the incidence of mid/late-onset parkinsonism, we adjusted for various pre-existing conditions in the Poisson regression model. RESULTS: From 1996 to 2014, we identified 73,129 incident cases of parkinsonism (source population of ∼10.5 million), of whom 56% were male, mean age at diagnosis was 72.6 years, and 99% had mid/late-onset parkinsonism. Over 18 years, the age- and sex-standardized incidence decreased by 13.0% for mid/late-onset parkinsonism but remained unchanged for young-onset parkinsonism. The age- and sex-standardized prevalence increased by 22.8%, while post-diagnosis mortality decreased by 5.5%. Adjustment for pre-existing conditions did not appreciably explain the declining incidence of mid/late-onset parkinsonism. CONCLUSION: Young-onset and mid/late-onset parkinsonism exhibited differing trends in incidence over 18 years in Ontario. Further research to identify other factors that may appreciably explain trends in incident parkinsonism is warranted.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».