Sex ratio of multiple sclerosis in the National Swedish MS Register (SMSreg)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sex ratio in multiple sclerosis has been reported from several geographical areas. The disease is more common in women. In Europe the female-to-male ratio varies from 1.1 to 3.4. A recent study from Canada has reported a significant increase, with time, in female-to-male ratio in multiple sclerosis over the last 100 years. OBJECTIVE: The aim of this study was to analyse any change in sex ratio in multiple sclerosis in the Swedish population. METHODS: Data from the Swedish MS Register and data from the Swedish National Statistics Office were used to estimate sex ratio by year of birth and year of onset. RESULTS: In the analysis of sex ratio by year of birth there were 8834 patients (6271 women and 2563 men) born between 1931 and 1985. The mean women-to-men ratio was 2.62. No clear trend was noted for the women-to-men ratio by year of birth (Spearman's rho = 0.345, p = 0.298, n = 11). The number of patients analysed by year of onset was 9098 during the time period 1946 until 2005. The mean women-to-men ratio was 2.57. No significant change in women-to-men ratio (Spearman's rho = -0.007, p = 0.983, n = 12) with time was observed. CONCLUSION: There is no evidence for an increasing women-to-men ratio with time amongst Swedish multiple sclerosis 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».