Contrasting approaches to estimate the epidemiology of uveitis in Canadian health administrative data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to investigate the age- and sex-standardized incidence and prevalence of uveitis in Ontario, Canada, from 2000 to 2021. By employing various case definitions, this research seeks to discern trends in uveitis occurrence and provide a comprehensive understanding of its epidemiology. METHODS: A retrospective cohort study utilizing health administrative data was conducted. Multiple case definitions were employed to capture the diverse epidemiological trends of uveitis. Annual age/sex standardized incidence and prevalence rates with 95% confidence intervals (CI) were determined using annual population denominators. RESULTS: The age- and sex-standardized incidence rates exhibited variations over the study period showing a general decline from 2000 to 2021, more notably in recent years. The case definition with one diagnosis code estimated an incidence per 100,000 people of 184.4 (95% CI: 181.5-187.2) in 2000 and 109.2 (95% CI: 107.4-110.9) in 2021. The standardized prevalence exhibited a consistent upward trend, with the case definition requiring "at least one diagnosis code ever" recording 1 998.3 (1 989.1-2 007.5) in 2000 and 2 761.2 (2 752.7-2 769.7) in 2021 per 100,000 people. Lower incidence and prevalence rates were observed when employing case definitions requiring more stringent criteria with additional uveitis-related health encounters. CONCLUSIONS: The estimated trends showed declining standardized incidence, but a persistent increase in prevalence rates over time. These insights contribute valuable knowledge for health care professionals, policymakers, and researchers on the rising prevalence of uveitis and implications for planning for appropriate health care provisions to meet growing demands for uveitis care.
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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 | 0,138 | 0,344 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».