Incidence rate and prevalence of pediatric‐onset multiple sclerosis in Sweden: A population‐based register study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Pediatric-onset multiple sclerosis (PoMS) is associated with high health care use. To plan resource allocation for this patient group, knowledge of the incidence rate and prevalence is important. However, such studies are scarce, few are population-based, and the methodology varies widely. We aimed to address this knowledge gap by performing a nationwide study of the incidence rate and prevalence of PoMS in Sweden, an area of high multiple sclerosis (MS) incidence and prevalence. METHODS: MS cases were identified by linking two nationwide registers, the National Patient Register and the Swedish MS Registry. MS cases having their first central nervous system demyelinating event or MS clinical onset before age 18 years were classified as pediatric onset. Incidence rate and prevalence were estimated annually over the study period (2006-2016) for the total population and stratified by sex and age group (<12, 12-15, and 16-17 years). Temporal trends and ratios between sexes and age groups were estimated. RESULTS: We identified 238 incident cases from 2006 to 2016, corresponding to an overall crude incidence rate of 1.12 per 100,000 person-years and an overall crude prevalence of 2.82 per 100,000 population. There was a higher incidence rate among females and the highest age category. The overall incidence rate and prevalence estimates remained stable during the study period. CONCLUSIONS: Sweden exhibits a consistently high incidence rate and prevalence of PoMS that has remained stable over time. This knowledge serves as a tool to aid in planning resource allocation and health services for this patient population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».