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Enregistrement W2020063704 · doi:10.1212/wnl.78.1_meetingabstracts.p01.138

Long Term Evolution of "Benign" Multiple Sclerosis Patients in the London Ontario Database (P01.138)

2012· article· en· W2020063704 sur OpenAlexaboutno aff
Antonio Scalfari, Ain Neuhaus, Martin Däumer, Paolo A. Muraro, George C. Ebers

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Multiple sclerosisMedicinePediatricsGerontologyPsychiatryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Using conversion to secondary progressive (SP) multiple sclerosis (MS) as cutoff event for selecting patients with course, we tested which baseline features affects the probability of becoming no longer in the long term. Background Clinical severity of MS is extremely variable. Patients with not more than moderate disability within 10-15 years from onset are regarded as benign however, lack of consensus exists. Design/Methods: Among patients in the London Ontario database with course who had not experienced SP at 10 years from onset, binary logistic regression analysis assessed factors affecting the probability of remaining benign after 20 years. Results: Outcome at 20 years was known for 75% (n = 339/445) of those patients at 10 years from onset. Females predominated (71 %), mean age at onset was 26.8 years (S.D. 7.9) and most of patients had mono-symptomatic onset (71%) characterized by sensory disturbances (52.2%). Nearly half (166/339) had entered SP and were no longer benign. Eventually, among this subgroup 91.5% (152/166) reached DSS 6, 60.8% (101/166) DSS 8 and 16.8% (28/166) DSS 10 in 19.9, 31.2 and 49.7 mean years respectively. Female sex (OR = 1.68; p = 0.032) and younger age at disease onset (age 21-30 Vs > 30: OR = 1.77, p = 0.02; age ≤ 20 Vs > 30: OR = 3.36, p Conclusions: The onset of the SP phase is the watershed event differentiating cases. Lack of progression at 10 years from onset associated with about 50% probability of remaining 10 years later. Males and those older at disease onset had higher risk to become no longer benign. Supported by: Italian MS society. UK MS society. Disclosure: Dr. Scalfari has nothing to disclose. Dr. Neuhaus has nothing to disclose. Dr. Daumer has nothing to disclose. Dr. Muraro has nothing to disclose. Dr. Ebers has received personal compensation for activities with Bayer HealthCare Pharmaceuticals as a consultant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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