Prevalence, incidence, and medications of narcolepsy in Japan: a descriptive observational study using a health insurance claims database
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to describe prevalence, incidence, and medications among patients who were diagnosed with narcolepsy in Japan using a claims database. Patients diagnosed with narcolepsy were identified from January 2010 to December 2019 using an employment-based health insurance claims database compiled by JMDC Inc. The prevalence and incidence of narcolepsy were estimated annually in the overall population and by age and sex among employees and their dependents aged < 75 years. Medications, examined for each quarter in the overall population, were modafinil, methylphenidate, pemoline, tricyclic antidepressants, selective serotonin reuptake inhibitors, and serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors. We identified 1539 patients with narcolepsy. The overall annual prevalence increased from 5.7 to 18.5/100,000 persons in 2010 and 2019, respectively. Large increases were found from 2010 to 2019 in patients aged 20-29 years and 10-19 years, with the highest prevalence in 2019 (9.7-37.5/100,000 persons and 5.0-27.1/100,000 persons). The overall incidence slightly increased from 3.6 to 4.3/100,000 person-year from 2010 to 2019, and the highest incidence was found in patients aged 20-29 years and 10-19 years (5.8-11.3/100,000 person-year, and 3.8-7.4/100,000 person-year from 2010 to 2019, respectively). Methylphenidate and modafinil were commonly prescribed in 2010 (27.3-38.9% and 17.5-45.5%, respectively). Methylphenidate prescriptions declined during the 10 years, whereas modafinil prescriptions increased (15.6-17.1% and 43.8-45.8% in 2019, respectively). The estimated prevalence and incidence of narcolepsy appeared to increase from 2010 to 2019, especially in teenagers and 20-year olds. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s41105-022-00406-4.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».