Incidence and prevalence of paediatric-onset multiple sclerosis in two Canadian provinces: a population-based study representing over half of Canada’s population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population-based studies estimating the epidemiology of paediatric-onset multiple sclerosis (PoMS) are scarce. METHODS: We accessed population-based health administrative data from two provinces in Canada, Ontario and British Columbia (BC). Individuals with PoMS were identified via a validated case definition. The index date ('MS onset') was the first demyelinating or MS specific claim recorded ≤18 years of age. We estimated the age-standardised annual incidence and prevalence of PoMS, and 95% CIs between 2003 and 2019. We used negative binomial regression models to assess the temporal changes in the annual crude incidence and prevalence of PoMS, and the ratios comparing sex groups. RESULTS: From 2003 to 2019, a total of 148 incident PoMS cases were identified in BC, and 672 in Ontario. The age-standardised annual incidence of PoMS was stable in both provinces, averaging 0.95 (95% CI 0.79 to 1.13) in BC and 0.98 (95%CI 0.84 to 1.12) in Ontario per 100 000 person-years. The incidence ratio by sex (female vs male) was also stable over the study period, averaging 1.5:1 (95% CI 1.06 to 2.08, BC) and 2.0:1 (95% CI 1.61 to 2.59, Ontario). The age-standardised prevalence per 100 000 people rose from 4.75 (2003) to 5.52 (2019) in BC and from 2.93 (2003) to 4.07 (2019) in Ontario, and the increase was statistically significant in Ontario (p=0.002). There were more female prevalent PoMS cases than males in both provinces. CONCLUSIONS: Canada has one of the highest rates of PoMS globally, and the prevalence, but not incidence, has increased over time. Allocation of resources to support the growing youth population with MS should be a priority.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».