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Enregistrement W4406777766 · doi:10.1177/12034754241304683

Burden of Vitiligo in Canada: Retrospective Analysis of a Canadian Public Claims Database

2025· article· en· W4406777766 sur OpenAlexafffundabout
Julien Ringuet, Véronique Baribeau, Sunil Kalia, Josée Brisebois, Jean Lachaîne

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité de MontréalCentre de Recherche Dermatologique du Québec Métropolitain
Organismes subventionnairesLEO PharmaMichael Smith Health Research BCIncyte
Mots-clésVitiligoMedicineDepigmentationDiscontinuationRetrospective cohort studyPediatricsDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Vitiligo is an autoimmune disease resulting in skin depigmentation. Treatment options are limited. Objectives: To examine disease burden and healthcare resource utilization (HCRU) among patients with vitiligo in Québec, Canada. Methods: In this retrospective study, data were obtained from the Régie de l’Assurance Maladie du Québec (RAMQ) databases for 125,000 random individuals from January 2010 to December 2019. The International Classification of Diseases, Ninth Revision ( ICD-9 ) diagnostic code [709.x (other skin disorders)] with vitiligo-related treatment was used to identify patients with vitiligo. Patient characteristics and treatments, including treatment type, episodes (treatments used without discontinuation), and sequences (treatment episodes ≥30 days), were assessed. Annualized HCRU and costs (2021 adjusted) included all-cause hospitalization, emergency department visits, outpatient visits, and medications among patients with vitiligo (n = 113) and age- and sex-matched non-vitiligo controls (n = 339). Results: Of patients with vitiligo (mean age, 50.0 years; 68.1% female) identified using ICD-9 code 709.x with vitiligo-related treatment, 36.3% received ≥4 treatment episodes. Treatment patterns were heterogeneous, with 43 different sequences reported. Annualized mean outpatient visits (16.1 vs 5.5) and all-cause outpatient service costs per patient were significantly higher in the vitiligo versus the control group (CAN$1037 vs CAN$523; P < .01). Total all-cause services costs were higher for patients with vitiligo in the year after versus before diagnosis (CAN$3679 vs CAN$2085; P = .04). Conclusions: Vitiligo is associated with significant burden and HCRU among patients in Québec, Canada, who were identified by ICD-9 code 709.x plus vitiligo-related treatment. Measurement of true vitiligo burden remains challenging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,013
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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