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Enregistrement W1993562035 · doi:10.1212/wnl.0000000000001187

Comorbidity increases the risk of hospitalizations in multiple sclerosis

2014· article· en· W1993562035 sur OpenAlexafffundabout
Ruth Ann Marrie, Lawrence Elliott, James Marriott, Michael Cossoy, Aruni Tennakoon, Nancy Yu

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMultiple Sclerosis SocietyMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésComorbidityMedicinePopulationCohortConfidence intervalCohort studyInternal medicinePediatricsDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations102
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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