P.084 Epidemiology and burden of illness in patients with Rett Syndrome in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rett Syndrome (RTT) is an X-linked neurodevelopmental disorder, characterized by gradual loss of motor, verbal and social skills. This study describes the epidemiology and healthcare resource utilization (HCRU) of RTT in Ontario, Canada. Methods: RTT patients (≥ one ICD-10-CA code F84.2) were identified using data held at the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES), between September 2018-August 2023. Incidence and prevalence rates from Ontario were extrapolated nationally using the Stats Can population estimates. Results: A total of 246 patients were indexed; 95% female, median age 21 years and 40% from central Ontario. There were 57 incident and 257 prevalent RTT cases identified in Ontario. National extrapolations estimated 175 incident and 613 prevalent RTT cases. Common comorbidities included developmental disability (85.4%) and epilepsy (49.6%). Patients frequently had outpatient visits (primary care 96.7%, specialists 86.6%), emergency department visits (76.8%) and inpatient hospitalizations (54.5%). Most patients (95.1%) had at least one public claim for all-cause medication. Disease-specific medication claims were for anti-infectives (69.1%) and anti-seizure medications associated with mood effects (65.0%). Conclusions: This study provides population-based estimates of RTT in Canada. Findings highlight the high burden of illness and HCRU of RTT and the opportunities to improve healthcare outcomes in this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».