Incidence and prevalence of giant cell arteritis in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate trends in the incidence and prevalence of GCA over time in Canada. METHODS: We performed a population-based study of Ontario health administrative data using validated case definitions for GCA. Among Ontario residents ≥50 years of age we estimated the annual incidence and prevalence rates between 2000 and 2018. We performed sensitivity analyses using alternative validated case definitions to provide comparative estimates. RESULTS: Between 2000 and 2018 there was a relatively stable incidence over time with 25 new cases per 100 000 people >50 years of age. Age-standardized incidence rates were significantly higher among females than males [31 cases (95% CI: 29, 34) vs 15 cases (95% CI: 13, 18) per 100 000 in 2000]. Trends in age-standardized incidence rates were stable among females but increased among males over time. Incidence rates were highest among those ≥70 years of age. Standardized prevalence rates increased from 125 (95% CI 121, 129) to 235 (95% CI 231, 239) cases per 100 000 from 2000 to 2018. The age-standardized rates among males rose from 76 (95% CI 72, 81) cases in 2000 to 156 (95% CI 151, 161) cases per 100 000 population in 2018. Between 2000 and 2018, the age-standardized rates among females similarly increased over time, from 167 (95% CI 161, 173) to 304 (95% CI 297, 310) cases per 100 000 population. CONCLUSION: The incidence and prevalence of GCA in Ontario is similar to that reported in the USA and northern Europe and considerably higher than that reported for southern Europe and non-European populations.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».