Determination of Rheumatoid Arthritis Incidence and Prevalence in Alberta Using Administrative Health Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of the study was to estimate the incidence and prevalence of rheumatoid arthritis (RA) in Alberta using administrative health data. METHODS: We identified RA cases in patients 16 years and older by applying a national case definition to linked administrative health data (ie, hospital discharge abstract records, physician claims, and health insurance registry records) using a unique personal identifier. Incidence and prevalence are reported for the 2015-2016 fiscal year and a trend analysis from 2011-2012 to 2015-2016. Incidence and prevalence estimates were standardized using the 2011 Canadian census population. RESULTS: In 2015-2016, the overall crude incidence was 0.74 [95% confidence interval (CI): 0.71-0.77] per 1000 and crude prevalence was 1.08% (95% CI: 1.07-1.09). The women-to-men crude incidence and prevalence sex ratios were 2.04 and 2.19, respectively. People aged 65 to 79 years had the highest incidence of RA, and the highest prevalence was observed among those 80 years and older. From 2011-2012 to 2015-2016, the overall age-standardized incidence decreased [0.97 (95% CI: 0.94-1.01) to 0.79 (95% CI: 0.76-0.82) per 1000], whereas age-standardized prevalence remained constant [1.17 (95% CI: 1.15-1.18) to 1.18 (95% CI: 1.17-1.19)]. CONCLUSION: In Alberta, there was a decreasing trend in RA incidence over the study period, whereas prevalence was stable. These estimates, combined with clinical data, will be used to measure system performance for quality improvement and to inform simulation modeling for planning the expected demand for health services for patients living with RA.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».