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Enregistrement W3101842826 · doi:10.1159/000511205

Joinpoint Regression Analysis of Trends in Multiple Sclerosis Incidence in Kuwait: 1980–2019

2020· article· en· W3101842826 sur OpenAlexaff
Saeed Akhtar, Jarrah Al-Abkal, Raed Alroughani

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensStornoway Diamond (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Confidence intervalDemographyCohortMultiple sclerosisPopulationMcDonald criteriaEtiologyEpidemiologyKorean populationPediatricsInternal medicineEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is a chronic inflammatory demyelinating and neurodegenerative disease of the central nervous system with unknown precise etiology. Temporally, a tendency for increasing MS incidence has been recorded worldwide. This cross-sectional cohort study sought to quantify trends in the age-standardized incidence rates (ASIRs) (per million person-years) of MS in Kuwait from 1980 to 2019, overall and by subcohorts defined by age at MS onset, sex, and nationality. METHODS: MS incidence data from 1980 to 2019 were obtained from the Kuwait National MS Registry (KNMSR). Using midyear relevant Kuwait population as denominator and the World Standard Population as a reference, MS ASIRs overall and by subcohorts defined by age at onset (0-19, 20-39, and 40+ years), sex (male and female), and nationality (Kuwaiti and non-Kuwaiti) were computed. Joinpoint regression analysis was conducted to estimate average annual percent change (AAPC) and its 95% confidence interval (CI) overall and by subcohorts. RESULTS: During 1980-2019, a total of 1,764 MS incident cases of 95.6 million person-years at-risk were diagnosed and registered in KNMSR. The overall MS ASIR (per million person-years) during the study period was 34.1 (95% CI: 16.1, 52.1). Between 1980 and 2010, in the total cohort, ASIRs of MS significantly increased by 13% (AAPC = 13.0; 95% CI: 10.8, 15.3; p < 0.001), followed by statistically nonsignificant declining trend during the ensuing period (AAPC = -3.8; 95% CI: -14.8, 8.8; p = 0.522). Joinpoint regression analysis revealed that 2 subcohorts of Kuwaiti females each with one joinpoint had significant increasing trends in MS ASIRs (0- to 19-year-old Kuwaiti females, AAPC: 1980-2009, 81.0; 95% CI: 58.2, 107.0; p = 0.001; 20- to 39-year-old Kuwaiti females, AAPC: 1980-1999, 131.7; 95% CI: 26.9, 322.8; p = 0.021). Additionally, of remaining 10, 6 subcohorts had significantly (p < 0.05) increasing trends in MS ASIRs from 1980 to 2019. CONCLUSIONS: From 1980 to 2010, Kuwait has an overall significantly increasing trend in MS ASIRs followed by a nonsignificant declining drift in the ensuing period. The increasing trend in MS risk appeared to be driven by increased risk among Kuwaiti females younger than 40 years. The underlying factors modulating MS risk in Kuwait need further studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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