The Epidemiology of UK Autoimmune Liver Disease Varies With Geographic Latitude
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: The epidemiology of autoimmune liver disease (AILD) is challenging to study because of the diseases' rarity and because of cohort selection bias. Increased incidence farther from the Equator has been reported for multiple sclerosis, another autoimmune disease. We assessed the incidence of primary biliary cholangitis (PBC), primary sclerosing cholangitis (PSC), and autoimmune hepatitis (AIH) in relation to latitude. METHODS: We performed a retrospective cohort study using anonymized UK primary care records from January 1, 2002, to May 10, 2016. All adults without a baseline diagnosis of AILD were included and followed up until the first occurrence of an AILD diagnosis, death, or they left the database. Latitude was measured as registered general practice rounded down to whole degrees. RESULTS: years of follow-up evaluation from 694 practices. There were 1314 incident cases of PBC, 396 of PSC, and 1034 of AIH. Crude incidences were as follows: PBC, 2.47 (95% CI, 2.34-2.60); PSC, 0.74 (95% CI, 0.67-0.82); and AIH, 1.94 (95% CI, 1.83-2.06) per 100,000 per year. PBC incidence correlated with female sex, smoking, and deprivation; PSC incidence correlated with male sex and non-smoking; AIH incidence correlated with female sex and deprivation. A more northerly latitude was associated strongly with incidence of PBC: 2.16 (95% CI, 1.79-2.60) to 4.86 (95% CI, 3.93-6.00) from 50°N to 57°N (P = .002) and incidence of AIH: 2.00 (95% CI, 1.65-2.43) to 3.28 (95% CI, 2.53-4.24) (P = .003), but not incidence of PSC: 0.82 (95% CI, 0.60-1.11) to 1.02 (95% CI, 0.64-1.61) (P = .473). Incidence after adjustment for age, sex, smoking, and deprivation status showed similar positive correlations for PBC and AIH with latitude, but not PSC. Incident AIH cases were younger at more northerly latitude. CONCLUSIONS: We describe an association in the United Kingdom between more northerly latitude and the incidence of PBC and AIH that requires both confirmation and explanation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».