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Enregistrement W7056141127

Estimates of the Prevalence and Number of Fibromyalgia Syndrome Patients and Their Alpha-1 Antitrypsin Phenotypic Distributionin Ten Countries

2009· other· en· W7056141127 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositorio Institucional de Asturias (Gobierno del Principado de Asturias) · 2009
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenotypeAllele frequencyFibromyalgiaAlpha 1-antitrypsin deficiencyEpidemiologyAllele
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last few years, clinical, epidemiological, and pathological\nevidence has suggested that inherited alpha-1 antitrypsin [AAT] deficiency might play a role in the development of the fibromyalgia syndrome [FMS], probably because of the loss of AAT anti-inflammatory\nefficacy. The objective of this study was to estimate the prevalence and number of\nFMS patients, and their AAT phenotypic distribution worldwide. Methods: A critical review selecting\nreliable studies on the subject.\nResults: Studies on AAT gene frequencies and FMS prevalence were retrieved for ten countries\nworldwide, namely Canada, the United States of America [USA], Denmark, Finland, Germany, Italy,\nthe Netherlands, Spain, Sweden, and Pakistan. The severe deficiency Z allele was found in all\nthese countries, with very high frequencies in Denmark and Sweden [23 and 27 per 1,000, respectively],\nhigh frequencies in Italy and Spain [16 and 17], intermediate frequencies in Germany, the\nNetherlands, Canada, and the USA [10 to 14], and a low frequency in Pakistan [nine per 1,000].\nThe calculated prevalence of AAT deficiency and the number of FMS patients with AAT deficiency\nwere 1/10 and 25,408 in Canada, 1/11 and 478,681 in the US, 1/9 and 3,124 in Denmark, 1/\n36 and 726 in Finland, 1/16 and 48,523 in Germany, 1/13 and 84,876 in Italy, 1/15 and 9,639 in the\nNetherlands, 1/4 and 114,359 in Spain, 1/11 and 9,065 in Sweden, and 1/25 and 85,965 in Pakistan.\nOur calculations predict that AAT deficiency would remain undetected in around nine percent of\nFMS patients, with about eight percent of them carrying moderate deficiency phenotypes [MS, SS,\nand MZ], and less than one percent with severe deficiency phenotypes [SZ and ZZ].\nConclusions: Therefore, AAT phenotype characterization should be recommended in FMS patients \nand the possible efficacy of AAT replacement therapy in severe deficiency FMS patients\nshould warrant further studies

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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