Age and disability accumulation in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We tested the hypothesis that age is a prognostic factor with respect to long-term accumulation of disability in multiple sclerosis (MS). METHODS: Kaplan-Meier analysis and binary logistic regression models determined the effect of age at disease onset, age at onset of progression, and current age on attainment of severe disability levels (Disability Status Scale [DSS] 6-8-10) from the London, Ontario, database (n = 1,023). RESULTS: Older age at relapsing-remitting (RR) phase onset was associated with higher risk of reaching advanced DSS scores. This was independent of disease duration and early relapse frequency but secondary to increased risk of conversion to secondary progressive (SP) MS. Onset at age 40 (odds ratio [OR] = 4.22) and at age 50 (OR = 6.04) doubled and tripled risks of developing SP, compared to age 20 (OR = 2.05). Younger age at conversion to SPMS was associated with shorter times to high DSS scores from disease onset. The progressive course, unaffected by age at RR onset, was only modestly affected by age at SP onset. Among primary progressive and RR/SP patients, median ages at attainment of DSS scores were strikingly similar: DSS = 6, 49 vs 48 years; DSS = 8, 58 vs 58 years; and DSS = 10, 78 years for both (p = NS for all comparisons). CONCLUSIONS: Development of SP is the dominant determinant of long-term prognosis, independent of disease duration and early relapse frequency. Age independently affects disability development primarily by changing probability and latency of SP onset, with little effect on the progressive course.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».