An integrated modelling methodology for estimating global incidence and prevalence of hereditary spastic paraplegia subtypes SPG4, SPG7, SPG11, and SPG15
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hereditary spastic paraplegias (HSPs) are progressively debilitating neurodegenerative disorders that follow heterogenous patterns of Mendelian inheritance. Available epidemiological evidence provides limited incidence and prevalence data, especially at the genetic subtype level, preventing a realistic estimation of the true social burden of the disease. The objectives of this study were to (1) review the literature on epidemiology of HSPs; and (2) develop an epidemiological model of the prevalence of HSP, focusing on four common HSP genetic subtypes at the country and region-level. METHODS: A model was constructed estimating the incidence at birth, survival, and prevalence of four genetic subtypes of HSP based on the most appropriate published literature. The key model parameters were assessed by HSP clinical experts, who provided feedback on the validity of assumptions. A model was then finalized and validated through comparison of outputs against available evidence. The global, regional, and national prevalence and patient pool were calculated per geographic region and per genetic subtype. RESULTS: The HSP global prevalence was estimated to be 3.6 per 100,000 for all HSP forms, whilst the estimated global prevalence per genetic subtype was 0.90 (SPG4), 0.22 (SPG7), 0.34 (SPG11), and 0.13 (SPG15), respectively. This equates to an estimated 3365 (SPG4) and 872 (SPG11) symptomatic patients, respectively, in the USA. CONCLUSIONS: This is the first epidemiological model of HSP prevalence at the genetic subtype-level reported at multiple geographic levels. This study offers additional data to better capture the burden of illness due to mutations in common genes causing HSP, that can inform public health policy and healthcare service planning, especially in regions with higher estimated prevalence of HSP.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».