Systemic Sclerosis and Associated Interstitial Lung Disease in Ontario, Canada: An Examination of Prevalence and Survival Over 10 Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic sclerosis (SSc) is a rare autoimmune disease. Pulmonary complications of SSc are some of the leading causes of morbidity and mortality. The objective of this study was to determine prevalence and survival estimates of SSc and SSc with interstitial lung disease (SSc-ILD) in the Canadian province of Ontario using administrative data over 10 years. METHODS: Using International Classification of Diseases, 10th revision codes adapted for Canada (ICD-10-CA), adult patients diagnosed with SSc and SSc-ILD between April 1, 2008, and March 31, 2018, were identified from the National Ambulatory Care Reporting System and the Discharge Abstract Database administrative databases. SSc was identified first, and ILD was included if presence occurred after SSc diagnosis. Prevalence estimates were determined for both SSc and SSc-ILD. For survival rates, Kaplan-Meier survival curves were generated. RESULTS: At the start of the 2017/18 fiscal year (final year of the cohort), there were 2114 prevalent SSc cases for a cumulative prevalence of 19.1 per 100,000 persons, as well as 257 prevalent cases of SSc-ILD that generated a prevalence of 2.3 cases per 100,000 persons. Mean ages were 57 and 58 years with 84% and 80% females for patients with SSc and SSc-ILD, respectively. One-, 5-, and 10-year survival rates were 85.0%, 64.5%, and 44.9% for the SSc group and 77.1%, 44.4%, and 22.0% for the SSc-ILD group, respectively. CONCLUSION: To our knowledge, this study provides the first population-based estimates of SSc and SSc-ILD in Canada for prevalence and survival. Results confirm that the prevalence estimates of SSc-ILD fall within the Canadian threshold for rare disease. It also demonstrates the poor survival in SSc, especially when ILD is also present.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».