Geographical Variations in Sex Ratio Trends over Time in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A female/male (F/M) ratio increase over time in multiple sclerosis (MS) patients was demonstrated in many countries around the world. So far, a direct comparison of sex ratio time-trends among MS populations from different geographical areas was not carried out. OBJECTIVE: In this paper we assessed and compared sex ratio trends, over a 60-year span, in MS populations belonging to different latitudinal areas. METHODS: Data of a cohort of 15,996 (F = 11,290; M = 4,706) definite MS with birth years ranging from 1930 to 1989 were extracted from the international MSBase registry and the New Zealand MS database. Gender ratios were calculated by six decades based on year of birth and were adjusted for the F/M born-alive ratio derived from the respective national registries of births. RESULTS: Adjusted sex ratios showed a significant increase from the first to the last decade in the whole MS sample (from 2.35 to 2.73; p = 0.03) and in the subgroups belonging to the areas between 83° N and 45° N (from 1.93 to 4.55; p<0.0001) and between 45° N to 35° N (from 1.46 to 2.30; p<0.05) latitude, while a sex ratio stability over time was found in the subgroup from areas between 12° S and 55° S latitude. The sex ratio increase mainly affected relapsing-remitting (RR) MS. CONCLUSIONS: Our results confirm a general sex ratio increase over time in RRMS and also demonstrate a latitudinal gradient of this increase. These findings add useful information for planning case-control studies aimed to explore sex-related factors responsible for MS development.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».