Epidemiology of Chronic Inflammatory Demyelinating Polyneuropathy in South Korea: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: We performed a population-based study to determine the prevalence and incidence of chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP) in South Korea using data from the Korean Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) database. METHODS: Data recorded in the HIRA database between January 2016 and December 2020 were analyzed. The inclusion criteria in this study for patients with CIDP were a diagnostic code of G61.8 in the seventh and eighth revision of the Korean Standard Classification of Disease and a >3-month history of oral immunosuppressant use. The age-adjusted incidence rate and prevalence of CIDP in South Korea were also analyzed. RESULTS: CIDP was newly diagnosed in 953 patients during the study period. The mean age at diagnosis was 58.36 years, and the male-to-female ratio was 1.74. The age-adjusted incidence rates were 0.22, 0.21, 0.23, 0.30, and 0.25 per 100,000 person-years in 2016, 2017, 2018, 2019, and 2020, respectively. The age-adjusted prevalence was estimated at 1.16 per 100,000 persons in 2020. Age and the Elixhauser Comorbidity Index were associated with the in-hospital mortality of patients with CIDP. Infection and cardiovascular disease (CVD) were also significantly associated with the in-hospital mortality of those patients. Acute-onset CIDP was initially diagnosed in an estimated 101 out of 953 patients with CIDP. CONCLUSIONS: The prevalence and incidence rates of CIDP in South Korea were comparable between this nationwide cohort study and previous studies. Common comorbidities such as CVD and diabetes should be appropriately monitored in patients with CIDP to prevent a poor prognosis and socioeconomic burden.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».