Incidence and prevalence of multiple sclerosis in Europe: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is the most common cause of neurological disability in young adults worldwide and approximately half of those affected are in Europe. The assessment of differential incidence and prevalence across populations can reveal spatial, temporal and demographic patterns which are important for identifying genetic and environmental factors contributing to MS. However, study methodologies vary and the quality of the methods can influence the estimates. This study aimed to systematically review European studies of incidence and prevalence of MS and to provide a quantitative assessment of their methodological quality. METHODS: A comprehensive literature search was performed to obtain all original population-based studies of MS incidence and prevalence in European populations conducted and published between January 1985 and January 2011. Only peer-reviewed full-text articles published in English or French were included. All abstracts were screened for eligibility and two trained reviewers abstracted the data and graded the quality of each study using a tool specifically designed for this study. RESULTS: There were 123 studies that met the inclusion criteria. The study estimates were highly heterogeneous, even within regions or countries. Quality was generally higher in the more recent studies, which also tended to use current diagnostic criteria. Prevalence and incidence estimates tended to be higher in the more recent studies and were higher in the Nordic countries and in northern regions of the British Isles. With rare exceptions, prevalence and incidence estimates were higher in women with ratios as high as 3:1. Few studies examined ethnicity. Epidemiological data at the national level was uncommon and there were marked geographical disparities in available data, with large areas of Europe unrepresented and other regions well-represented in the literature. Only 37% of the studies provided standardized estimates. CONCLUSIONS: Despite the breadth of the literature on the epidemiology of MS in Europe, inter-study comparisons are hampered by the lack of standardization. Further research should focus on regions not yet studied and the evaluation of ethnic differences in MS prevalence and incidence. National-level studies using current diagnostic criteria, validated case definitions and similar age- and sex-standardization would allow better geographical comparisons.
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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 | 0,013 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».