Does low socioeconomic status in early life protect against multiple sclerosis? A multinational, case–control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The findings from existing research on the association between socioeconomic status (SES) and multiple sclerosis (MS) are inconsistent. Most previous studies are limited to one country and do not adequately adjust for other risk factors for the disease. METHODS: The association between SES and MS was examined using data from the multinational Environmental Risk Factors in Multiple Sclerosis (EnvIMS) case-control study, comprising 2144 cases and 3859 controls from Norway, Canada and Italy. Multiple logistic regression was used to estimate the odds ratios and 95% confidence intervals for the association between early life SES, measured by parental educational level, and MS. Analyses were adjusted for age, sex, sunlight exposure, history of infectious mononucleosis, smoking, obesity and family size. RESULTS: Relative to those whose parents had primary school education or below, the adjusted odds ratio (95% confidence interval) for MS amongst individuals with university-educated parents, and the P value for trend across education levels, were 1.45 (1.03-2.05) in Canada (P for trend 0.030), 1.09 (0.85-1.39) in Norway (P for trend 0.395) and 0.65 (0.39-1.07) in Italy (P for trend 0.158). CONCLUSION: There is no consistent association between parental SES and MS risk in Norway, Canada and Italy, with a protective effect of low SES only found in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».