Effect of immigration on multiple sclerosis sex ratio in Canada: the Canadian Collaborative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ratio of female to male (F:M) multiple sclerosis (MS) cases varies geographically, generally being greater in areas of high prevalence. In many regions, including Canada, rising MS incidence in women has been implied by the marked increase in F:M ratio. METHODS: We examined the F:M ratio over time in MS patients in the Canadian Collaborative Study born outside Canada, with onset postmigration (n = 2531). We compared the trends to native-born Canadians, by region of origin and age at migration. RESULTS: Regression analysis showed that year of birth (YOB) was a significant predictor of sex ratio in immigrants (chi(2) = 21.4, p<0.001 correlation r = 0.61). The rate of change in sex ratio was increasing in all migrant subgroups (by a factor of 1.16 per 10-year period, p<0.001), with the steepest increase observed in those from Southern Europe (1.27/10 years, p<0.001). The overall immigrant F:M ratio was 2.17, but varied by country of origin. It was significantly lower in migrants from Southern Europe compared with Northern Europe or USA (1.89 vs 2.14 and 2.86, p = 0.023 and p = 0.0003, respectively). Increasing age at immigration was associated with decreasing sex ratio (p = 0.041). The sex ratio of individuals migrating <21 was significantly higher than those migrating > or =21 (2.79 vs 1.96, p = 0.004). CONCLUSIONS: MS sex ratio in immigrants to Canada is increasing but variable by region of origin and influenced by age at migration. The findings highlight the importance of environmental effect(s) in MS risk, which are likely gender-specific.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».