The Prevalence of Rheumatoid Arthritis in Chile: A Nationwide Study Performed as Part of the National Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Genetic and environmental backgrounds influence the development of rheumatoid arthritis (RA). In Latin America, epidemiologic data are scarce. We aimed to determine the prevalence of RA in Chile in a population-based study. METHODS: The National Health Survey was a cross-sectional household survey with a stratified multistage probability sample of 6233 participants performed between August 2016 and March 2017. A screening instrument for RA was applied to a random sample of 3847 subjects > 30 years old. Positive screening was defined by at least 1 of the following: 2 swollen joints for at least 4 consecutive weeks (past/present), and/or a diagnosis of arthritis in the past. Individuals with positive screening had rheumatoid factor, anticitrullinated protein antibodies, and C-reactive protein measured, as well as clinical examination performed by a rheumatologist. Self-report of doctor-diagnosed RA was also performed. RESULTS: The screening questionnaire was applied to 2998 subjects. A positive screening was found for 783 (22.1%). Among subjects with positive screening, 493 (66%) had a clinical evaluation performed by a rheumatologist. Using the American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism 2010 classification criteria, prevalence was 0.6% (95% CI 0.3-1.2). Prevalence was higher in women, and 3.3% of subjects self-reported having RA. CONCLUSION: According to this national population-based study, RA prevalence in Chile is 0.6% (0.3-1.2), a value similar to what has been found in developed countries and slightly lower than some Latin American countries. Self-reporting leads to overestimating RA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».