Incidence and prevalence, and medication use among adults living with dermatomyositis: an Alberta, Canada population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Dermatomyositis is a rare disease characterized by progressive muscle weakness and skin rashes. Estimates of incidence and prevalence are fundamental measures in epidemiology, but few studies have been conducted on dermatomyositis. To address this knowledge gap, we conducted a population-based study to determine the contemporary incidence (between 2013 and 2019) and prevalence (2019) of adults living with dermatomyositis using administrative health data in Alberta, Canada. We also described disease-related medication use, as there are very few approved medications for the treatment of dermatomyositis, and no Canadian therapeutic guidelines. The average age- and sex-standardized annual incidence of dermatomyositis was 2.8-3.0 cases per 100,000 adults, and prevalence was 28.6 cases per 100,000 adults, which is greater than reported in other cohorts. Dermatomyositis-related medication use decreased from 73% in the first year to 46% in the eighth year after diagnosis. Glucocorticoids were the most commonly used drug class, often taken concurrently with various immunomodulatory agents; this medication use aligns with empirically-based recommendations and the few therapeutic guidelines for dermatomyositis. Considering that Alberta may have one of the highest rates of dermatomyositis among adults, further research on the burden of disease is warranted for planning within the health care system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».