P.027 Incidence of amyotrophic lateral sclerosis in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a paucity of research regarding ALS epidemiology in Canada. Previously published data from Newfoundland and Labrador (NL) demonstrate an average incidence of 2.4/100,000 from 2000-2004 (peak 3.3 in 2001, the highest reported in Canada). Local neurologists believe that the incidence has continued to increase. Methods: Clinicians affiliated with the electromyography (EMG) lab at the Health Sciences Centre in St. John’s compiled a list of patients diagnosed with ALS from 2012-2016, based on recall. Their medical records were reviewed and demographic information collected. This was cross-referenced with new referrals to the ALS Society NL per year. Results: Based on new referrals to ALS Society NL the average incidence between 2012-2016 was 2.81/100,000 (peak 3.6 in 2015). Average age-adjusted incidence from the EMG lab was 1.33 (peak 1.73 in 2016). The EMG lab documented a crude incidence of 3.97 in 2018. Conclusions: The incidence of ALS in NL is increased compared to the usual incidence of 1-2/100,000 per year. After the preliminary study, the EMG lab maintained more thorough records and an incidence of 3.97/100,000 was found in 2018. This makes a compelling argument for future research which could explore potential genetic or environmental causes for the increased incidence in this population.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».