Month of Birth as a Risk Factor for Narcolepsy
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: A loss of hypocretin neurons has been observed in human narcolepsy; however, the cause of this disorder is still unknown. While family history and genetic factors are important individual risk factors for narcolepsy, environmental factors also contribute to the pathogenesis of the disease. The aim of the study was to find out whether there is a seasonality of month of birth in narcoleptic patients. DESIGN: Diagnosis of narcolepsy with cataplexy was based on International Classification of Sleep Disorders criteria with clinical, standard polysomnographic, and Multiple Sleep Latency Test features. PATIENTS AND SETTING: The birth dates of 886 patients with a clear-cut diagnosis of narcolepsy with cataplexy from 3 large narcolepsy databases (352 from Montpellier-France, 157 from Montreal-Canada, and 377 from Stanford-United States of America) were compared with those of 35,160,522 subjects from the general population. MEASUREMENTS AND RESULTS: Patients with narcolepsy had a significantly different seasonality of month of birth compared to that of the general population. The monthly distribution of birth yielded a peak in March with a maximal odds ratio at 1.45 and a trough in September with a minimal odds ratio at 0.63. No gender or country of origin differences were observed. CONCLUSIONS: A birth seasonality in the development of narcolepsy suggests the presence of environmental factors acting in combination with genetic factors during the fetal or perinatal period, in terms of an autoimmune process targeting the hypocretin system.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».