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Enregistrement W3003756996 · doi:10.1159/000504050

Feasibility of Using a Nationally Representative Telephone Survey to Monitor Multiple Sclerosis Prevalence in the United States

2020· article· en· W3003756996 sur OpenAlexaff
Stephen L. Buka, Mitch T. Wallin, William J. Culpepper, Young A Lee, Ruth Ann Marrie, Lorene M. Nelson, Wendy Kaye, Laurie Wagner, Helen Tremlett, Jon Campbell, Nicholas G. LaRocca

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBehavioral Risk Factor Surveillance SystemMedicinePopulationTelephone surveyIncidence (geometry)DemographyMultiple sclerosisPublic health surveillancePublic healthEnvironmental healthGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is the most common chronic neurologic disease of young adults, placing a heavy burden on patients, families, and the healthcare system. Ongoing surveillance of the incidence and prevalence of MS is critical for health policy and research, but feasible options are limited in the United States and many other countries. We investigated the feasibility of monitoring the prevalence of MS using a large national telephone survey of the adult US population. METHODS: We developed questions to estimate the lifetime prevalence and age of onset of MS using the US-based Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) and piloted these questions in 4 states (MN, RI, MD, and TX). There was a total of 45,198 respondents aged 18 years and above. Analyses investigated individual state and combined prevalence estimates along with health-related comorbidities and limitations. MS prevalence estimates from the BRFSS were compared to estimates from multi-source administrative claims and traditional population-based methods. RESULTS: The estimated lifetime prevalence of self-reported MS (per 100,000 adults) was 682 (95% CI 528-836); 384 (95% CI 239-529) among males and 957 (95% CI 694-1,220) among females. Estimates were consistent across the 4 states but much higher than recently published estimates using population-based administrative claims data. This was observed for both national results and for MS prevalence estimates from other studies within specific states (MN, RI, and TX). Prevalence estimates for Caucasian, African American, and Hispanic respondents were 824, 741, and 349 per 100,000 respectively. Age and sex distributions were consistent with prior epidemiologic reports. Comorbidity and functional limitations were more pronounced among female than male respondents. CONCLUSIONS: While yielding higher overall MS prevalence estimates compared to recent studies, this large-scale self-report telephone method yielded relative prevalence estimates (e.g., prevalence patterns of MS by sex, age, and race-ethnicity) that were generally comparable to other surveillance approaches. With certain caveats, population-based telephone surveys may eventually offer the ability to investigate novel disease correlates and are relatively feasible, and affordable. Further work is needed to create a valid question set and methodology for case ascertainment before this approach could be adopted to accurately estimate MS prevalence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,425
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,014 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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