A261 INCIDENCE OF CELIAC DISEASE IS INCREASING OVER TIME: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of celiac disease is estimated to be approximately 1%. However, the rate at which diagnoses have changed over time remains unknown. To analyze the incidence of celiac disease across time. We performed a systematic review in MEDLINE and EMBASE up to 2018, to identify all population-based studies reporting the incidence of celiac disease (n = 47). Temporal trend analyses captured the average annual percent change (AAPC) in celiac disease incidence over time. Meta-analyses were performed using random-effects models to determine sex and age differences in celiac disease incidence in the 21st century, as well as temporal trends (AAPCs) from 1990 to 2016. Heterogeneity was assessed using the I2 statistic. In the 21st century, the pooled female incidence of celiac disease was 17.4 (95% CI: 13.7, 21.0) per 100,000 person-years, compared to 7.8 (95% CI: 6.3, 9.3) in males. Child-specific incidence was 20.1 per 100,000 person-years (95% CI: 16.0, 24.3) compared to 13.2 (95% CI: 8.6, 17.8) in adults. Incidence of celiac disease appeared to be relatively low and stable until the 1990s (Figure 1), wherein diagnoses started to increase annually at 8.4% (95% CI: 6.0, 10.8) per year (Table 1). The incidence of celiac disease is significantly rising. Celiac disease is disproportionately diagnosed in females and children, respectively. Table 1: Pooled AAPC of celiac disease incidence from 1990 to 2016 Table 1: Pooled AAPC of celiac disease incidence from 1990 to 2016 Figure 1: Trends in the overall incidence of celiac disease Canadian Celiac Association
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».