The EnvIMS Study: Design and Methodology of an International Case-Control Study of Environmental Risk Factors in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is a chronic disease of the central nervous system, often resulting in significant neurological disability. The causes of MS are not known; however, the incidence of MS is increasing, thereby suggesting that changes in lifestyle and/or environmental factors may be responsible. On this background, the Environmental Risk Factors in MS Study or EnvIMS study was designed to further explore the etiology of MS. The design and methodology are described, providing details to enable investigators to (i) use our experiences to design their own studies; (ii) take advantage of, and build on the methodological work completed for, the EnvIMS study; (iii) become aware of this data source that is available for use by the research community. METHODS: EnvIMS is a multinational case-control study, enrolling 2,800 cases with MS and 5,012 population-based controls in Canada, Italy, Norway, Serbia and Sweden. The study was designed to investigate the most commonly implicated risk factors for MS etiology using a self-report questionnaire. RESULTS/CONCLUSIONS: The use of a common methodology to study MS etiology across several countries enhances the comparability of results in different geographic regions and research settings, reduces the resources required for study design and enhances the opportunity for data harmonization.
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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 | 0,039 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».