Characteristics of multiple sclerosis in aboriginals living in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to identify and describe the demographic and clinical characteristics of multiple sclerosis (MS) in aboriginals in British Columbia (BC), Canada and compare these findings with non-aboriginal MS patients. METHODS: This retrospective chart and database review accessed patient information from the linked BC-wide MS clinical and genetics databases. Data gathered included: demographics (age, sex and ethnicity); clinical characteristics (MS onset date, disease course and disability scores (Expanded Disability Status Scale [EDSS]). Aboriginals were identified via the database linkage augmented by physician and nurse recall. Two non-aboriginal comparator groups with definite MS were selected. Group one included all definite MS patients in the BC MS database, and group two comprised MS patients matched by sex, age at onset and initial disease course. Patient characteristics were compared using the Student's t-test, chi-squared test, and Kaplan-Meier survival analysis was used to examine disease progression (time to sustained and confirmed EDSS 6) RESULTS: We identified 26 aboriginals with MS, of which 19/26 (73%) were female, 23/26 (89%) had relapsing-onset MS and a mean onset age of 31.1 years. There were no significant differences between the MS aboriginals and the non-matched (n = 5708) comparator group with respect to age, sex or disease course (p > 0.1), However, aboriginals progressed more rapidly to EDSS 6 from disease onset (p < 0.001) when compared with the matched and unmatched comparator groups. CONCLUSION: We identified a small, but important cohort of aboriginals with MS; being the largest identified to date. There was evidence of more rapid MS progression in aboriginals compared with non-aboriginals.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».