The Prevalence of Rheumatoid Arthritis: A Systematic Review of Population-based Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence of rheumatoid arthritis (RA) from international population-based studies and investigate the influence of prevalence definition, data sources, classification criteria, and geographical area on RA prevalence. METHODS: A search of ProQuest, MEDLINE, Web of Science, and EMBASE was undertaken to identify population-based studies investigating RA prevalence between 1980 and 2019. Studies were reviewed using the Joanna Briggs Institute approach for the systematic review and Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. RESULTS: Sixty studies met the inclusion criteria. There was a wide range of point prevalence reported (0.00-2.70%) with a mean of 0.56% (SD 0.51) between 1986 and 2014, and a mean period prevalence of 0.51% (SD 0.35) between 1955 and 2015. RA point and period prevalence was higher in urban settings (0.69% vs 0.48%) than in rural settings (0.54% vs 0.25%). An RA diagnosis validated by rheumatologists yielded the highest period prevalence of RA and was observed in linked databases (0.80%, SD 0.1). CONCLUSION: The literature reports a wide range of point and period prevalence based on population and method of data collection, but average point and period prevalence of RA were 51 in 10,000 and 56 in 10,000, respectively. Higher urban vs rural prevalence may be biased due to poor case findings in areas with less healthcare or differences in risk environment. The population database studies were more consistent than sampling studies, and linked databases in different continents appeared to provide a consistent estimate of RA period prevalence, confirming the high value of rheumatologist diagnosis as classification criteria.
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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 | 0,024 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».