Prevalence and incidence of ischemic heart disease in multiple sclerosis: A population-based validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies suggest an altered risk of ischemic heart disease (IHD) in multiple sclerosis (MS), but data are limited. We aimed to validate and apply administrative case definitions to estimate the incidence and prevalence of IHD in MS. METHODS: Using administrative data we identified persons with incident MS (MSPOP) and a matched general population (GPOP) cohort. We developed case definitions for IHD using ICD-9/10 codes and prescription claims, compared them to medical records, then applied them to evaluate the incidence and prevalence of IHD. RESULTS: Agreement between medical records and the administrative definition using ≥1 hospital or ≥2 physician claims over 5 years was moderate (kappa=0.66; 95% CI: 0.42-0.90). In 2005, the age-standardized prevalence of IHD was 6.77% (95% CI: 5.48-8.07%) in the MSPOP and 6.11% (95% CI: 5.56-6.66%) in the GPOP. The prevalence of IHD was higher in the MSPOP than the GPOP among persons aged 20-44 years (prevalence ratio 1.87; 95% CI: 1.65-2.12) and aged 45-59 years (prevalence ratio 1.21; 95% CI: 1.08-1.35). The incidence of IHD was also higher in the MSPOP (incidence rate ratio 1.24; 95% CI: 0.97-1.59). CONCLUSIONS: More than 5% of the MSPOP has IHD. The incidence of IHD was higher than expected in persons aged <60 years. Further evaluation of this issue is warranted.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».