Timing of birth and risk of multiple sclerosis: population based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine if risk of multiple sclerosis (MS) is associated with month of birth in countries in the northern hemisphere and if factors related to month of birth interact with genetic risk. DESIGN: Population based study with population and family based controls and a retrospective cohort identified from death certificates. A post hoc pooled analysis was carried out for large northern datasets including Sweden and Denmark. SETTING: 19 MS clinics in major cities across Canada (Canadian collaborative project on the genetic susceptibility to multiple sclerosis); incident cases of MS from a population based study in the Lothian and Border regions of Scotland; and death records from the UK Registrar General. POPULATIONS: 17,874 Canadian patients and 11,502 British patients with multiple sclerosis. MAIN OUTCOME MEASURE: Diagnosis of multiple sclerosis. RESULTS: In Canada (n = 17,874) significantly fewer patients with MS were born in November compared with controls from the population census and unaffected siblings. These observations were confirmed in a dataset of British patients (n = 11, 502), in which there was also an increase in the number of births in May. A pooled analysis of datasets from Canada, Great Britain, Denmark, and Sweden (n = 42,045) showed that significantly fewer (8.5%) people with MS were born in November and significantly more (9.1%) were born in May. For recent incident data, the effect of month of birth was most evident in Scotland, where MS prevalence is the highest. CONCLUSIONS: Month of birth and risk of MS are associated, more so in familial cases, implying interactions between genes and environment that are related to climate. Such interactions may act during gestation or shortly after birth in individuals born in the northern countries studied.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».