D3 Interim results for Myasthenia Gravis-resource utilization, epidemiology, survival & treatment patterns (MG-REST) study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reliable real-world data on the burden of MG is needed to inform Canadian clinical and policy decisions in the era of new MG therapeutics, including FcRn inhibitors. Given the lack of recent Canadian data on MG disease burden, the MG-REST Study aims to estimate the clinical burden of MG in Ontario. Methods: Ontario administrative data from ICES were utilized for a retrospective population-based cohort study of adults with MG identified through a validated algorithm (April 2013-March 2019) and followed for up to seven years (March 2020) to determine myasthenic crisis characteristics and overall survival (OS). Results: The MG cohort (n=2,601) had an average age of 65.7 years and 53.3% were males. Incidence of first myasthenic crisis was 9%, with 87% of events occurring at/after diagnosis. MG OS was 89%, 85% and 75% at 1-year, 2-years and 5-years, respectively, while OS after first crisis was 60%, 52%, and 39% for the same years. Conclusions: Despite the availability of conventional therapies throughout the study, MG crisis remains a serious, common complication of MG, with decreased survival at 1-year post-crisis (29% difference versus 1-year OS following MG diagnosis). Study highlights MG burden and unmet need for new effective therapies for MG treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».