Comorbidity increases the risk of hospitalizations in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to evaluate the association between comorbidity and rates of hospitalization in the multiple sclerosis (MS) population as compared to a matched cohort from the general population. METHODS: Using population-based administrative data from the Canadian province of Manitoba, we identified 4,875 persons with MS and a matched general population cohort of 24,533 persons. We identified all acute care hospitalizations in the period 2007-2011. Using general linear models, we evaluated the association between comorbidity status and hospitalization rates (all-cause, non-MS-related, MS-related) in the 2 populations, adjusting for age, sex, and socioeconomic status. RESULTS: Comorbidity was common in both cohorts. Over the 5-year study period, the MS population had a 1.5-fold higher hospitalization rate (adjusted rate ratio [aRR] 1.56; 95% confidence interval [CI] 1.44-1.68) than the matched population. Any comorbidity was associated with a 2-fold increased risk of non-MS-related hospitalization rates (aRR 2.21; 95% CI 1.73-2.82) in the MS population, but a nearly 4-fold increase in hospitalization rates in the matched population (aRR 3.85; 95% CI 3.40-4.35). Comorbidity was not associated with rates of hospitalization for MS-related reasons, regardless of how comorbidity status was defined. CONCLUSIONS: In the MS population, comorbidity is associated with an increased risk of all-cause hospitalizations, suggesting that the prevention and management of comorbidity may reduce hospitalizations.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».