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Enregistrement W1547776311 · doi:10.1111/j.1600-0404.2010.01436.x

Association between comorbidity and clinical characteristics of MS

2010· article· en· W1547776311 sur OpenAlexaff
Ruth Ann Marrie, Ralph I. Horwitz, Gary Cutter, Tuula Tyry, Timothy Vollmer

Notice bibliographique

RevueActa Neurologica Scandinavica · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésComorbidityMedicineAge of onsetMultiple sclerosisInternal medicineOdds ratioDiseasePediatricsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Comorbidity may be associated with the clinical phenotype of disease and may affect prognostication and treatment decisions. Using the North American Research Committee on Multiple Sclerosis Registry, we described comorbidities present at onset and diagnosis of multiple sclerosis (MS) and examined whether comorbidities present at onset were associated with clinical course or age of MS symptom onset. METHODS: In 2006, 8983 participants reported their physical and mental comorbidities; smoking status; height; and past and present weight. We compared clinical course at onset and age of symptom onset by comorbidity status. RESULTS: At MS onset, a substantial proportion of participants had physical (24%) or mental (8.4%) comorbidities. The mean (SD) age of MS onset was 31.2 (9.0) years. Vascular, autoimmune, cancer, visual, and musculoskeletal comorbidities were associated with a later age of symptom onset. Among men and women, the odds of a relapsing course at onset were increased if mental comorbidities (OR 1.48; 1.08-2.01) were present at symptom onset. In women, gastrointestinal comorbidities (OR 1.78; 1.25-2.52) and obesity (OR 2.08 1.53-2.82) at MS onset were also associated with a relapsing course at onset. CONCLUSIONS: Comorbidity is frequently present at onset of MS and is associated with differences in clinical characteristics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations87
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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