Association of Arthritis Onset with Influenza: Analysis of the Canadian Early Inflammatory Arthritis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate seasonal patterns of early inflammatory arthritis (IA) onset and potential associations with IA symptom onset. Methods The Canadian Early Arthritis Cohort (CATCH) is an inception cohort study of adults with early (12 months or less) IA. We used patient reports of symptom onset as a proxy of IA onset and examined the seasonal distribution of IA onset over 10 years. Influenza time series was based on laboratory‐confirmed influenza A and B from the Canadian FluWatch surveillance from 2010‐2016. Bivariate analysis of influenza and IA was performed using cross‐correlations with different time lags and Poisson regression. IA and influenza were recorded as monthly total frequencies. Results Of 2519 IA patients, 88% had confirmed rheumatoid arthritis (RA). Significantly, more IA onsets occurred in winter compared with other seasons (P = 0.03); although IA onset was more frequent in January, the difference between months was not statistically significant. Compared to months with the lowest influenza rates, months with the highest influenza rates had a statistically significant, but trivial, increase of 0.003% in the incidence of IA (incidence rate ratio (95% confidence interval): 1.00003 (1.00005; 1.000053), P = 0.02). Conclusion Although IA symptom onset occurs more frequently in winter, we found that flu outbreaks were not associated with a meaningful increase in IA symptom onset in a large, well‐characterized cohort of Canadian adults over 6 years.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».