Epidemiology of Atypical Hemolytic Uremic Syndrome: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Kevin Yan,1,2 Kamal Desai,1 Lakshmi Gullapalli,1 Eric Druyts,1 Chakrapani Balijepalli1 1Pharmalytics Group, Vancouver, British Columbia, Canada; 2Faculty of Medicine, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, CanadaCorrespondence: Chakrapani Balijepalli 637 East 15th Ave, Vancouver, British Columbia V5T 3K5, CanadaTel +1 604-398-4025Email chak.balijepalli@pharmalyticsgroup.comAbstract: Atypical hemolytic uremic syndrome (aHUS) is a rare but severe disorder that frequently has a genetic component and results from the overactivation of the alternative complement pathway. As research moves toward improved diagnosis and therapy of aHUS, it will be important to better understand its epidemiology. Our objective was to conduct a systematic literature review to assess the incidence and prevalence estimates of aHUS globally. A comprehensive literature search was conducted in Embase and MEDLINE. Additionally, practice guidelines, databases of national/international organizations, and regulatory agencies were searched. From 2960 publications identified via MEDLINE and Embase, 105 publications were eligible for full-text screening, and a total of eight full-text articles met eligibility criteria for inclusion. Regional epidemiologic estimates were obtained for Europe and Oceania. Country-specific data were available for France, Norway, Australia, and Italy. Four of the identified studies reported on the prevalence of aHUS, prevalence in the age group of 20 years or younger was ranging from 2.2 to 9.4 per million population, while the only study that reported prevalence in all ages showed a prevalence of 4.9 per million population. Six studies reported on the incidence of aHUS, annual incidence in the age group of 20 years or younger was ranging from 0.26 to 0.75 per million population, and for all ages, annual incidence was ranging from 0.23 to 1.9 per million population. To our knowledge, this is the first systematic review conducted to provide a comprehensive overview of global incidence and prevalence estimates of aHUS. In general, incidence estimates were similar across all the studies; however, prevalence data were found to be more variable. Study limitations were related to inconsistencies in the definitions of aHUS between studies and also a dearth of epidemiological studies assessing incidence and prevalence of aHUS outside of Europe.Keywords: incidence, prevalence, aHUS, rare, orphan, kidney
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».