The incidence, comorbidity and mortality of sarcoidosis in Korea, 2008-2015: a nationwide population-based study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few national level, population-based studies are present on the epidemiology of sarcoidosis and it is unclear whether these patients have higher mortality than the general population. The objective of this study was to investigate the nationwide epidemiology, comorbidity and mortality in sarcoidosis in Korea. MATERIAL AND METHODS: For the period between 2008 to 2015, we used the national population-based database operated by Rare Intractable Disease registration program in which patients' diagnosis are based on uniform criteria. All sarcoidosis patients were identified and followed-up using the National Health Insurance database to determine their incidence, comorbidity, mortality, causes of death and standardised mortality ratio (SMR). RESULTS: During the study period, we identified 3,259 new sarcoidosis patients. The average annual incidence was 0.81 per 100,000. The annual mortality rate was 9.26 per 1,000 person-years. The mortality rate were significantly higher than those of the general population (SMR 1.91, 95% confidence interval 1.62-2.25). The major comorbidities of sarcoidosis patients were the diseases of the respiratory system (17.64%), heart (5.43%), eyes (4.27%) and cancer (2.3%). Mortality was higher in patients with lung involvement. Of the 84 deaths identified in this study from 2008-2013, the most common cause of death was cancer (41.7%), followed by respiratory disease (13.1%), sarcoidosis (13.1%) and heart disease (8.3%). CONCLUSIONS: .
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».