Global Prevalence and Incidence of Amyotrophic Lateral Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a rare neurodegenerative disorder affecting upper and lower motor neurons. Due to its rarity and rapidly progressive nature, studying the epidemiology of ALS is challenging, and a comprehensive picture of the global burden of this disease is lacking. The objective of this systematic review was to describe the global incidence and prevalence of ALS. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, Global Health, PsycInfo, Cochrane Library, and CINAHL to identify articles published between January 1, 2010, and May 6, 2021. Studies that were population based and reported estimates of prevalence, incidence, and/or mortality of ALS were eligible for inclusion. This study focuses on the incidence and prevalence. Quality assessment was performed using a tool developed to evaluate methodology relevant to prevalence and incidence studies. This review was registered with PROSPERO, CRD42021250559. RESULTS: This search generated 6,238 articles, of which 140 were selected for data extraction and quality assessment. Of these, 85 articles reported on the incidence and 61 on the prevalence of ALS. Incidence ranged from 0.26 per 100,000 person-years in Ecuador to 23.46 per 100,000 person-years in Japan. Point prevalence ranged from 1.57 per 100,000 in Iran to 11.80 per 100,000 in the United States. Many articles identified cases with ALS from multiple data sources. DISCUSSION: There is variation in reported incidence and prevalence estimates of ALS across the world. While registries are an important and powerful tool to quantify disease burden, such resources are not available everywhere. This results in gaps in reporting of the global epidemiology of ALS, as highlighted by the degree of variation (and quality) in estimates of incidence and prevalence reported in this review.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».