A systematic review of the incidence and prevalence of cardiac, cerebrovascular, and peripheral vascular disease in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Findings regarding the prevalence of vascular comorbidities in multiple sclerosis (MS) are conflicting. OBJECTIVE: The objective of this review is to estimate the incidence and prevalence of vascular comorbidities and predisposing comorbidities in persons with MS and to assess the quality of the included studies. METHODS: The PubMed, EMBASE, SCOPUS and Web of Knowledge databases, conference proceedings, and reference lists of retrieved articles were searched. One reviewer abstracted data using a standardized data collection form, while the second reviewer verified the abstraction. Included studies were assessed qualitatively. Quantitatively, we assessed studies using the I² statistic, and conducted meta-analyses for population-based studies only. RESULTS: The prevalence of hypertension and hyperlipidemia exceeded 10% in the MS population and increased with age. While the prevalence of ischemic heart disease, congestive heart failure, and stroke were less than 5% overall, the prevalence of these conditions exceeded expectations when compared to the general population. Cardiac valvular disease, however, affected the MS population less often than expected. Problems with study quality were common. CONCLUSION: Despite the relatively high prevalence of some vascular comorbidities in the MS population, important gaps exist in our understanding of their epidemiology. Most of our knowledge is based on studies conducted in a small number of regions.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».