Spatial Analysis of Global Prevalence of Multiple Sclerosis Suggests Need for an Updated Prevalence Scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a demyelinating disease of the central nervous system with an unknown aetiology. MS has a geographic pattern of prevalence with high prevalence rates between 45 degrees and 65 degrees north. In much of the northern hemisphere, there exists a prevalence gradient, with increasing prevalence from south to north. While genetics may partially explain the latitudinal gradient, it is not strong enough to exclude exogenous variables. Kurtzke initially came up with a three-zone scale for low, medium, and high prevalence zones. He defined high as 30 or more per 100,000, medium as 5-29 per 100,000, and low as less than 5 per 100,000. In this study, 131 geographic datasets (geocases) were spatially analyzed to determine whether the existing global prevalence scale needed to be updated. The mean prevalence rate was 67.83/100,000 with rates ranging from 350/100,000 to 0/100,000. The results of this study suggest that the commonly referenced scale for global MS prevalence needs to be updated with added zones to reflect significantly higher prevalence rates in some areas of the world. We suggest a five-zone scale: very high (170-350), high (70-170), medium (38-70), low (13-38), and very low (0-13).
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle