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Enregistrement W7100455160

ORIGINAL COMMUNICATION High incidence and increasing prevalence of multiple sclerosis in British Columbia, Canada: findings from over two decades (1991–2010)

2016· article· en· W7100455160 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Life expectancySex ratioPrevalenceMultiple sclerosisEpidemiologyRate ratioPoisson regression
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Author(s) 2015. This article is published with open access at Springerlink.com Abstract Province-wide population-based administrative health data from British Columbia (BC), Canada (popula-tion: approximately 4.5 million) were used to estimate the incidence and prevalence of multiple sclerosis (MS) and examine potential trends over time. All BC residents meeting validated health administrative case definitions for MS were identified using hospital, physician, death, and health registration files. Estimates of annual prevalence (1991–2008), and incidence (1996–2008; allowing a 5-year disease-free run-in period) were age and sex standardized to the 2001 Canadian population. Changes over time in incidence, prevalence and sex ratios were examined using Poisson and log-binomial regression. The incidence rate was stable [average: 7.8/100,000 (95 % CI 7.6, 8.1)], while the female: male ratio decreased (p = 0.045) but remained at or above 2 for all years (average 2.8:1). From 1991–2008, MS prevalence increased by 4.7 % on average per year (p \\ 0.001) from 78.8/100,000 (95 % CI 75.7, 82.0) to 179.9/100,000 (95 % CI 176.0, 183.8), the sex prevalence ratio increased from 2.27 to 2.78 (p \\ 0.001) and the peak prevalence age range increased from 45–49 to 55–59 years. MS incidence and prevalence in BC are among the highest in the world. Neither the incidence nor the incidence sex ratio increased over time. However, the prevalence and prevalence sex ratio increased significantly during the 18-year period, which may be explained by the increased peak prevalence age of MS, longer survival with MS and the greater life expectancy of women compared to men.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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