Whipple's disease in southern New Brunswick, Canada: A case series
Notice bibliographique
Résumé
Background: . An increased number of cases of this infectious disease have recently been noted by practitioners in southern New Brunswick, Canada. We analyzed a series of Whipple's disease cases so as to better understand factors that could contribute to its increased incidence in southern New Brunswick. Methods: We conducted a retrospective case series of patients diagnosed with Whipple's disease in the health zone surrounding Saint John, New Brunswick, between January 2020 and January 2024. Demographic data, medical histories, patient assessments, pertinent investigations, and clinical outcomes were reviewed for each case and extracted for further analysis. Results: A total of four cases of Whipple's disease were identified. The estimated annual incidence was 5.7 cases per 1 million during the study time frame - a value nearly six times greater than the incidence proposed in the literature. The four cases varied widely in terms of presenting clinical features. No unifying environmental exposure was immediately apparent among the identified patients. Conclusion: The recent incidence of Whipple's disease in southern New Brunswick is higher than expected based on existing literature. Whipple's disease has a predilection for White and elderly individuals, and these populations have higher prevalence in southern New Brunswick when compared to national averages. Environmental triggers of Whipple's disease have been previously described, and such a trigger may have been present among the study population. Large-scale epidemiologic studies are necessary to further assess possible demographic, environmental, and disease-related triggers of Whipple's disease in Canada.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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)
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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 ».