Population-based prevalence and incidence estimates of mixed connective tissue disease from the Manhattan Lupus Surveillance Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Epidemiological data for MCTD are limited. Leveraging data from the Manhattan Lupus Surveillance Program (MLSP), a racially/ethnically diverse population-based registry of cases with SLE and related diseases including MCTD, we provide estimates of the prevalence and incidence of MCTD. METHODS: MLSP cases were identified from rheumatologists, hospitals and population databases using a variety of International Classification of Diseases, Ninth Revision codes. MCTD was defined as one of the following: fulfilment of our modified Alarcon-Segovia and Kahn criteria, which required a positive RNP antibody and the presence of synovitis, myositis and RP; a diagnosis of MCTD and no other diagnosis of another CTD; and a diagnosis of MCTD regardless of another CTD diagnosis. RESULTS: Overall, 258 (7.7%) cases met a definition of MCTD. Using our modified Alarcon-Segovia and Kahn criteria for MCTD, the age-adjusted prevalence was 1.28 (95% CI 0.72, 2.09) per 100 000. Using our definition of a diagnosis of MCTD and no other diagnosis of another CTD yielded an age-adjusted prevalence and incidence of MCTD of 2.98 (95% CI 2.10, 4.11) per 100 000 and 0.39 (95% CI 0.22, 0.64) per 100 000, respectively. The age-adjusted prevalence and incidence were highest using a diagnosis of MCTD regardless of other CTD diagnoses and were 16.22 (95% CI 14.00, 18.43) per 100 000 and 1.90 (95% CI 1.49, 2.39) per 100 000, respectively. CONCLUSIONS: The MLSP provided estimates for the prevalence and incidence of MCTD in a diverse population. The variation in estimates using different case definitions is reflective of the challenge of defining MCTD in epidemiologic studies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».