Sex as a determinant of relapse incidence and progressive course of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work was to evaluate sex differences in the incidence of multiple sclerosis relapses; assess the relationship between sex and primary progressive disease course; and compare effects of age and disease duration on relapse incidence. Annualized relapse rates were calculated using the MSBase registry. Patients with incomplete data or <1 year of follow-up were excluded. Patients with primary progressive multiple sclerosis were only included in the sex ratio analysis. Relapse incidences over 40 years of multiple sclerosis or 70 years of age were compared between females and males with Andersen-Gill and Tweedie models. Female-to-male ratios stratified by annual relapse count were evaluated across disease duration and patient age and compared between relapse-onset and primary progressive multiple sclerosis. The study cohort consisted of 11 570 eligible patients with relapse-onset and 881 patients with primary progressive multiple sclerosis. Among the relapse-onset patients (82 552 patient-years), 48,362 relapses were recorded. Relapse frequency was 17.7% higher in females compared with males. Within the initial 5 years, the female-to-male ratio increased from 2.3:1 to 3.3:1 in patients with 0 versus ≥4 relapses per year, respectively. The magnitude of this sex effect increased at longer disease duration and older age (P < 10(-12)). However, the female-to-male ratio in patients with relapse-onset multiple sclerosis and zero relapses in any given year was double that of the patients with primary progressive multiple sclerosis. Patient age was a more important determinant of decline in relapse incidence than disease duration (P < 10(-12)). Females are predisposed to higher relapse activity than males. However, this difference does not explain the markedly lower female-to-male sex ratio in primary progressive multiple sclerosis. Decline in relapse activity over time is more closely related to patient age than disease duration.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».