Long-Term Epidemiology of Systemic Sclerosis in Western Australia: A Population-Level Linked Data Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To report the prevalence, incidence and mortality of systemic sclerosis (SSc) in Western Australia (WA). Methods This was a retrospective observational study, using whole-population linked administrative health data from the WA Rheumatic Disease Epidemiological Registry. All patients with an incident (first-ever) hospitalization with SSc between 1985 and 2013 were identified from discharge diagnosis fields and followed until end of 2014. Outcome measures were incidence rate (IR), point prevalence, standardized mortality ratio (SMR), and survival estimates using Cox regression, stratified by sex. Results In total 877 patients (mean age 58.6 years, 77.8% female, 3.2% Aboriginal and/or Torres Straits Islander people) had an incident hospitalization for SSc. The age-standardized IR of SSc ranged from 0.44 to 3.26 per 100,000 person-years and point prevalence averaged 37.93 per 100,000 population; both were higher for female individuals. During the study period, 452 (51.5%) patients died with crude mortality higher in male than female patients (66.2% vs 47.4%; P < 0.001). The SMR was 4.17 (95% CI 3.81-4.58), whereas 5- and 10-year survival rates were 67% and 52.4%, respectively. Age (hazard ratio [HR] 1.05, 95% CI 1.04-1.05), male sex (HR 1.56, 95% CI 1.27-1.92), heart failure (HR 1.88, 95% CI 1.36-2.60), kidney disease (HR 1.71, 95% CI 1.13-2.58), and cancer (HR 1.88, 95% CI 1.30-2.74) were independently associated with death. The main causes of death were SSc (n = 128, 28.3%), solid organ malignancy (n = 65, 14.4%), and ischemic heart disease (n = 47; 10.4%). Conclusion The burden of SSc in WA exceeds global estimates and its high prevalence, high SMR, and number of deaths due to SSc as a primary cause suggest a large unmet therapeutic need.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».