Incidence rates of systemic lupus erythematosus in the USA: estimates from a meta-analysis of the Centers for Disease Control and Prevention national lupus registries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the annual incidence rate of SLE in the USA. METHODS: A meta-analysis used sex/race/ethnicity-specific data spanning 2002-2009 from the Centers for Disease Control and Prevention network of four population-based state registries to estimate the incidence rates. SLE was defined as fulfilling the 1997 revised American College of Rheumatology classification criteria. Given heterogeneity across sites, a random effects model was employed. Applying sex/race/ethnicity-stratified rates, including data from the Indian Health Service registry, to the 2018 US Census population generated estimates of newly diagnosed SLE cases. RESULTS: The pooled incidence rate per 100 000 person-years was 5.1 (95% CI 4.6 to 5.6), higher in females than in males (8.7 vs 1.2), and highest among black females (15.9), followed by Asian/Pacific Islander (7.6), Hispanic (6.8) and white (5.7) females. Male incidence was highest in black males (2.4), followed by Hispanic (0.9), white (0.8) and Asian/Pacific Islander (0.4) males. The American Indian/Alaska Native population had the second highest race-specific SLE estimates for females (10.4 per 100 000) and highest for males (3.8 per 100 000). In 2018, an estimated 14 263 persons (95% CI 11 563 to 17 735) were newly diagnosed with SLE in the USA. CONCLUSIONS: A network of population-based SLE registries provided estimates of SLE incidence rates and numbers diagnosed in the USA.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle