Risk Factors Associated with the Onset of Relapsing-Remitting and Primary Progressive Multiple Sclerosis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic central nervous system disease with a highly heterogeneous course. The aetiology of MS is not well understood but is likely a combination of both genetic and environmental factors. Approximately 85% of patients present with relapsing-remitting MS (RRMS), while 10-15% present with primary progressive MS (PPMS). PPMS is associated with an older onset age, a different sex ratio, and a considerably more rapid disease progression relative to RRMS. We systematically reviewed the literature to identify modifiable risk factors that may be associated with these different clinical courses. We performed a search of six databases and integrated twenty observational studies into a descriptive review. Exposure to Epstein-Barr virus (EBV) appeared to increase the risk of RRMS, but its association with PPMS was less clear. Other infections, such as human herpesvirus-6 and chlamydia pneumoniae, were not consistently associated with a specific disease course nor was cigarette smoking. Despite the vast literature examining risk factors for the development of MS, relatively few studies reported findings by disease course. This review exposes a gap in our understanding of the risk factors associated with the onset of PPMS, our current knowledge being predominated by relapsing-onset MS.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».