Estimating prevalence of immunocompromising conditions in Canada in 2022 using an administrative hospital database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Immunocompromising conditions (ICs) are conditions that may be present at different moments in a person’s life and affect their health. In individuals with ICs, the body’s ability to effectively fight infections or mount a robust response to vaccination is weakened. It is thus important to understand the burden of ICs in part to inform public health policies on the procurement of vaccines for this population. However, no estimates of prevalence rates of ICs exist in Canada. Objective Our objective was to address this gap. Intervention We defined our list of ICs using different published sources and expert opinion. Using diagnoses coded with ICD-10 over a period of 14 years in the Discharge Abstract Database, we were able to estimate prevalence rates of ICs. Outcome For all ICs combined and conservatively assuming a hospitalization rate of 0.1, general population prevalence rates is estimated at 1.8% for females and 1.9% for males. Inflammatory bowel disease, severe liver disease and severe cancers are among the most frequent ICs at all age groups and for both genders. Functional asplenia and Primary Immunodeficient conditions are mostly present at young ages. Transplantation and renal dialysis are also among the most frequent ICs. Conclusion The prevalence of ICs estimated using DAD aligns with estimates obtained using other methods from other countries (2.7–6.6%) under certain assumptions for hospitalization rates. This work serves as the foundation for future investigation into obtaining more precise estimates of prevalence rates of ICs in Canada.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».