Twin concordance and sibling recurrence rates in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Size and ascertainment constraints often limit twin studies to concordance comparisons between identical and fraternal twins. Here we report the final results of a longitudinal, population-based study of twins with multiple sclerosis (MS) in Canada. Bias was demonstrably minimized, and an estimated 75% of all Canadian MS twin pairs were ascertained, giving a sample sufficiently large (n = 370) to permit additional informative comparisons. Twinning was not found to affect prevalence, and twins with MS did not differ from nontwins for DR15 allele frequency nor for MS risk to their siblings. Probandwise concordance rates of 25.3% (SE +/- 4.4) for monozygotic (MZ), 5.4% (+/-2.8) for dizygotic (DZ), and 2.9% (+/-0.6) for their nontwin siblings were found. MZ twin concordance was in excess of DZ twin concordance. The excess concordance in MZ was derived primarily from like-sexed female pairs with a probandwise concordance rate of 34 of 100 (34 +/- 5.7%) compared with 3 of 79 (3.8 +/- 2.8%) for female DZ pairs. We did not demonstrate an MZ/DZ difference in males, although the sample size was small. We observed a 2-fold increase in risk to DZ twins over nontwin siblings of twins, but the difference was not significant.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».