The seasonal distribution of immune thrombotic thrombocytopenic purpura is influenced by geography: Epidemiologic findings from a multi‐center analysis of 719 disease episodes
Notice bibliographique
Résumé
Prior studies have suggested that immune thrombotic thrombocytopenic purpura (iTTP) may display seasonal variation; however, methodologic limitations and sample sizes have diminished the ability to perform a rigorous assessment. This 5-year retrospective study assessed the epidemiology of iTTP and determined whether it displays a seasonal pattern. Patients with both initial and relapsed iTTP (defined as a disintegrin and metalloprotease with thrombospondin type motifs 13 activity <10%) from 24 tertiary centers in Australia, Canada, France, Greece, Italy, Spain, and the US were included. Seasons were defined as: Northern Hemisphere-winter (December-February); spring (March-May); summer (June-August); autumn (September-November) and Southern Hemisphere-winter (June-August); spring (September-November); summer (December-February); autumn (March-May). Additional outcomes included the mean temperature in months with and without an iTTP episode at each site. A total of 583 patients experienced 719 iTTP episodes. The observed proportion of iTTP episodes during the winter was significantly greater than expected if equally distributed across seasons (28.5%, 205/719, 25.3%-31.9%; p = .03). Distance from the equator and mean temperature deviation both positively correlated with the proportion of iTTP episodes during winter. Acute iTTP episodes were associated with the winter season and colder temperatures, with a second peak during summer. Occurrence during winter was most pronounced at sites further from the equator and/or with greater annual temperature deviations. Understanding the etiologies underlying seasonal patterns of disease may assist in discovery and development of future preventative therapies and inform models for resource utilization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».