Association between beta-interferon exposure and hospital events in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A systematic evaluation of hospital events can be an important surrogate measure for drug effectiveness or adverse effects. The purpose of this study was to examine the association between beta-interferon use and hospital events in a large cohort of patients with multiple sclerosis (MS). METHODS: Retrospective cohort study comparing beta-interferon exposed and unexposed patients using clinical data from the British Columbia MS (BCMS) database linked with health administrative databases, 1996-2008. For each patient, the primary outcome was the number of hospital events in each month, analyzed by quasi Poisson regression. Beta-interferon exposure was examined two ways: current and cumulative exposure. Secondary outcomes included whether a hospital event occurred in each month for each specific primary diagnoses, grouped by International Classification of Diseases categories. RESULTS: Current exposure to beta-interferon was not associated with an altered rate of hospital events (adjusted incident rate ratio 1.018; 95% CI 0.803-1.290). Similarly, there was no association with cumulative exposure. Cumulative beta-interferon exposure was associated with a lower odds of respiratory disease-related hospital events compared to those never exposed to beta-interferon. CONCLUSIONS: Exposure to beta-interferon for MS was not associated with a change in overall hospital event rates. Preliminary evidence suggests that the beta-interferons may have a protective effect against respiratory diseases requiring hospitalization in MS patients.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».