Co-occurrence of autoimmune thyroid disease in a multiple sclerosis cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS), Hashimoto's disease and Graves' disease are autoimmune diseases that may share similar pathogenic mechanisms. The co-occurrence rates and demographic characteristics of Graves' disease and Hashimoto's disease (HT) in our MS population are compared with the general population. METHODS: The prevalence of thyroid disease in our MS patients was determined by chart review and survey. Previous diagnosis of thyroid disease, age at diagnosis, treatment used, and about the use of disease modifying medications used to treat their MS were asked. Chart reviews were used to estimate the population prevalence of Graves' disease and Hashimoto's disease and to estimate the demographics of patients with thyroid disease. RESULTS: A significant co-occurrence of Graves' disease with MS (p = 0.002), and a non-significant co-occurrence of Hashimoto's disease were noted (p = 0.097). No difference in the age of onset or gender of thyroid disease in MS patients compared to the general population was found. CONCLUSION: There is a significant co-occurrence in patients with MS and Graves' disease, and a trend to co-occurrence in patients with MS and Hashimoto's disease. There are no differences in the demographics of patients with thyroid disease in our MS patients compared to the general population.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».