Severe Neurological Disorders in the Greenlandic Population: A Nationwide Register‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Few studies have addressed the burden of neurological disorders in Greenland (GL). We aim to estimate nationwide incidences and prevalence of a broad group of neurological disorders in the total Greenlandic population and according to ethnicity (Inuit, Non‐Inuit). To explore the importance of ethnic and environmental factors we estimated corresponding rates among Inuit and Non‐Inuit living in Denmark (DK). Methods A long‐standing collaboration between the Danish and Greenlandic healthcare system enabled us to follow the Greenlandic and Danish population for dementia, Parkinson's Disease (PD), epilepsy, stroke, and infections of the Central Nervous System using national registries from both countries. Incidence rates (IRs) were calculated using log linear Poisson‐regression for the combined period 1987‐2014, and stratified according to ethnicity, country of residence and periods. Age‐standardized IRs (ASIRs) were based on the WHO 2000–2025 standard population. Results The Greenlandic IRs of epilepsy and ischemic stroke were 98.6 (95% CI: 93.8–104) and 118 (95% CI: 113–124) respectively, per 100,000 person‐years of risk. IRs for the remaining neurological disorders were below 40 per 100,000. During follow‐up we observed an increase in IRs of ischemic stroke and a less pronounced for dementia. Apart from dementia, ASIRs of neurological disorders were generally higher in the Greenlandic population compared with the Danish, most pronounced for subarachnoid hemorrhage (ASIR GL /ASIR DK = 2.36 (2.12–2.62)). Inuit in Greenland were at a lower risk of stroke, PD and especially dementia (ASIR GL /ASIR DK = 0.40 (0.35–0.46)) compared with Inuit in Denmark. The most prevalent neurological disorders in Greenland in 2014 were stroke and epilepsy. Conclusion Our study emphasizes that stroke and epilepsy are important causes of morbidity in Greenland and suggests that dementia may become a challenge. Noticeable differences according to ethnicity and country of residence warrants further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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)
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 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 ».