Children with systemic autoinflammatory diseases have multiple, mixed ethnicities that reflect regional ethnic diversity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the ethnic diversity of children with a systemic autoinflammatory disease (SAID) in a multi-ethnic Canadian province. METHODS: Self-reported ethnicity of 149 children and adolescents with a SAID in British Columbia, Canada, was analysed for ethnic representation among individual patients, across the cohort, within particular SAIDs, and compared to provincial census data on ethnic diversity. RESULTS: Half of reported cases had a diagnosis of either PFAPA (23.5%) or an unclassifiable autoinflammatory syndrome (31.5%), with a monogenic SAID diagnosed in only 12.8% of cases. The majority of participants (73.1%) were mixed ethnicity with European and Asian heritage reported most frequently (57.0% and 23.0% of all responses, respectively). Ethnic diversity reflected regional diversity except for West Asian, Arabic, Jewish, and Eastern European heritage, which were over-represented in SAID patients, and Chinese descent, which was under-represented in our cohort compared to the general population of British Columbia. CONCLUSIONS: Results from this study show extensive multi-ethnic diversity in individual patients and across the various SAIDs inclusive of monogenic SAIDs that are frequently associated with particular ethnicities. Although not disproportionately represented, this is the first report of systemic autoinflammatory disease in Canadian children of Indigenous heritage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».