Incidence and Prevalence of Polymyalgia Rheumatica and Giant Cell Arteritis in a Healthcare Management Organization in Buenos Aires, Argentina
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate incidence and prevalence of polymyalgia rheumatica (PMR) and giant cell arteritis (GCA) in a university hospital-based health management organization (Hospital Italiano Medical Care Program) in Argentina. METHODS: Overall and sex-specific incidence rates (IRs) and prevalence were calculated (age ≥ 50 yrs). Incidence study followed members with continuous affiliation ≥ 1 year from January 2000 to December 2015. Diagnosis as per the 2012 European Alliance of Associations for Rheumatology/American College of Rheumatology (ACR) criteria for PMR or the ACR 1990 criteria for GCA. Prevalence was calculated on January 1, 2015. RESULTS: There were 176,558 persons who contributed a total of 1,046,620 person-years (PY). Of these, 825 developed PMR, with an IR (per 100,000 PY) of 78.8 (95% CI 73.4-84.2) overall, 90.1 (95% CI 82.9-97.2) for women, and 58.9 (95% CI 51.1-66.6) for men. Ninety persons developed GCA; the IR was 8.6 (95% CI 6.8-10.4) overall, 11.1 (95% CI 8.5-10.6) for women, and 4.2 (2.2-6.3) for men. There were 205 prevalent PMR cases and 23 prevalent GCA cases identified from a population of 80,335. Prevalence of PMR was 255 per 100,000 (95% CI 220-290) overall, 280 (95% CI 234-325) for women, and 209 (95% CI 150-262) for men; and the prevalence of GCA was 28.6 per 100,000 (95% CI 16.9-40.3) overall, 36.4 (95% CI 20.1-52.8) for women, and 14.2 (95% CI 0.3-28.1) for men. CONCLUSION: This is the first study of incidence and prevalence of PMR and GCA in Argentina. There were similarities and differences with cohorts from other parts of the world, but population-based epidemiologic studies in Latin America are needed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».