Prevalence and Incidence of Huntington's Disease: An Updated Systematic Review and Meta‐Analysis
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
The incidence and prevalence of Huntington's disease (HD) based on a systematic review and meta-analysis of 20 studies published from 1985 to 2010 was estimated at 0.38 per 100,000 person-years (95% confidence interval [CI], 0.16-0.94) and 2.71 per 100,000 persons (95% CI, 1.55-4.72), respectively. Since 2010, there have been many new epidemiological studies of HD. We sought to update the global estimates of HD incidence and prevalence using data published up to February 2022 and perform additional analyses based on study continent. Medline and Embase were searched for epidemiological studies of HD published between 2010 and 2022. Risk of bias was assessed using a quality assessment tool. Estimated pooled prevalence or incidence was calculated using a random-effects meta-analysis. A total of 33 studies published between 2010 and 2022 were included. Pooled incidence was 0.48 cases per 100,000 person-years (95% CI, 0.33-0.63). Subgroup analysis by continent demonstrated a significantly higher incidence of HD in Europe and North America than in Asia. Pooled prevalence was 4.88 per 100,000 (95% CI, 3.38-7.06). Subanalyses by continent demonstrated that the prevalence of HD was significantly higher in Europe and North America than in Africa. The minor increase in prevalence (more so than incidence) demonstrated in this updated review could relate to the enhanced availability of molecular testing, earlier diagnosis, increased life expectancy, and de novo mutations. Limitations include variable case ascertainment methods and lacking case validation data. © 2022 Her Majesty the Queen in Right of Canada. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society. Reproduced with the permission of the Minister of Public Health Agency of Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle