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Enregistrement W2018189691 · doi:10.2147/jir.s12059

The effect of smoking on the symptoms and progression of multiple sclerosis: a review

2010· review· en· W2018189691 sur OpenAlexaff
Afsaneh Shirani

Notice bibliographique

RevueJournal of Inflammation Research · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisDiseaseMedicinePathogenesisPediatricsPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is a chronic inflammatory neurodegenerative disorder of the central nervous system with characteristic demyelinating lesions and axonal loss. MS accounts for the most common cause of neurological disability in young adults in the Western world. The clinical manifestations and the course of MS are highly variable. The early stage of the disease is usually characterized by attacks of neurological dysfunction with complete or incomplete recovery, however, with time disability accumulates in many patients. MS is believed to result from an interplay between susceptibility genes and environmental factors, one of which is smoking. Smoking, a worldwide epidemic, can be regarded as an important risk factor for MS particularly because of its modifiable nature in the quest to prevent or temper the disease course in MS as well as providing possible insights into MS pathogenesis. There are also reports that smoking may influence the symptoms and disease progression in patients with MS. The purpose of this article is to review the effects of smoking on MS symptoms and progression. We conclude that (1) although there are some early reports on worsening of MS symptoms by smoking, the existing evidence is insufficient to thoroughly assess the effects of smoking on the myriad of MS symptoms and (2) smoking seems to adversely influence disease progression in MS patients. We also discuss the potential biological mechanisms linking smoking and MS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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