De-duplicating patient records from three independent data sources reveals the incidence of rare neuromuscular disorders in Germany
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estimation of incidence in rare diseases is often challenging due to unspecific and incomplete coding and recording systems. Patient- and health care provider-driven data collections are held with different organizations behind firewalls to protect the privacy of patients. They tend to be fragmented, incomplete and their aggregation leads to further inaccuracies, as the duplicated records cannot easily be identified. We here report about a novel approach to evaluate the incidences of Duchenne muscular dystrophy (DMD) and spinal muscular atrophy (SMA) in Germany. METHODS: We performed a retrospective epidemiological study collecting data from patients with dystrophinopathies (DMD and Becker muscular dystrophy) and SMA born between 1995 and 2018. We invited all neuromuscular centers, genetic institutes and the patient registries for DMD and SMA in Germany to participate in the data collection. A novel web-based application for data entry was developed converting patient identifying information into a hash code. Duplicate entries were reliably allocated to the distinct patient. RESULTS: We collected 5409 data entries in our web-based database representing 1955 distinct patients with dystrophinopathies and 1287 patients with SMA. 55.0% of distinct patients were found in one of the 3 data sources only, while 32.0% were found in 2, and 13.0% in all 3 data sources. The highest number of SMA patients was reported by genetic testing laboratories, while for DMD the highest number was reported by the clinical specialist centers. After the removal of duplicate records, the highest yearly incidence for DMD was calculated as 2.57:10,000 in 2001 and the highest incidence for SMA as 1.36:10,000 in 2014. CONCLUSION: With our novel approach (compliant with data protection regulations), we were able to identify unique patient records and estimate the incidence of DMD and SMA in Germany combining and de-duplicating data from patient registries, genetic institutes, and clinical care centers. Although we combined three different data sources, an unknown number of patients might not have been reported by any of these sources. Therefore, our results reflect the minimal incidence of these diseases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».