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Enregistrement W4408321448 · doi:10.1513/annalsats.202406-625oc

Incidence, Prevalence, and Mortality of Interstitial Lung Diseases in Alberta, Canada: A Population-Based Study

2025· article· en· W4408321448 sur OpenAlexaffabout
Kerri A. Johannson, Zhaoyu Liu, Danielle A. Southern, Meena Kalluri, Andrea S. Gershon, Erica Farrand, Amanda Grant-Orser, Jolene H. Fisher

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook HospitalHealth Sciences CentreUniversity of CalgaryInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)PopulationLungDemographyEpidemiologyIntensive care medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale The epidemiology of adult interstitial lung disease (ILD) is uncertain, given heterogeneous estimates from prior studies. Objective We sought to define the incidence, prevalence, and mortality of ILD over a 10-year period using population-based data. Methods We created an administrative ILD cohort in Alberta, Canada between 2010 and 2019 using population-based administrative data (inpatient, ambulatory, and outpatient physician billing databases) for a repeat cross-sectional study. Case definitions were developed from an established ILD cohort and applied to the general population, with performance characteristics tested using a nested case-control design. Age- and sex-standardized annual incidence and point prevalence rates were estimated for ILD overall and within diagnostic subgroups, with trends over time, per 100,000 at-risk adults and to permit comparisons with other studies, per 100,000 total population. Cox models estimated risk of death or lung transplantation. Results Between 2010 and 2019, 31,492 incident and 42,549 prevalent adult ILD cases were identified. The case definition for ILD performed well with 96.8% sensitivity, 98.5% specificity, and a positive predictive value of 94.3% in the population cohort. Mean age-standardized ILD incidence was 107.9/100,000 at-risk adults, 90.9/100,000 for females and 129.1/100,000 for males. Age-standardized ILD point prevalence increased from 416.5/100,000 at-risk adults in 2010 to 789.7/100,000 in 2019, higher in males versus females, and in rural versus urban areas. Age-standardized mean idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) incidence was 36.9/100,000 at-risk adults, and point prevalence was 205.3/100,000 at-risk adults in 2019. Mean age-standardized ILD incidence and prevalence was 84 and 516.9/100,000 total population, respectively. One-year all-cause mortality for ILD patients decreased from 14.5% in 2011 to 11.7% in 2018 (for 2018 vs. 2011, adjusted rate ratio = 0.76; 95% confidence interval = 0.67–0.86). One-year all-cause mortality for IPF similarly decreased from 20.9% in 2011 to 14.7% in 2018 (for 2018 vs. 2011, adjusted rate ratio = 0.71; 95% confidence interval = 0.59–0.85), representing improved survival. Conclusions In this population-based cohort, claims-based case definitions derived from an established ILD cohort performed well to develop an administrative cohort. Incidence remained stable over time, whereas prevalence increased and mortality decreased, for ILD overall and within the IPF subgroup. These estimates are higher than most prior reports, suggesting an overall underestimate of ILD burden.

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)0,002
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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