Anti-JC Virus Antibody Prevalence in Canadian MS Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anti-John Cunningham (JCV) antibodies have been detected in approximately 50% to 60% of multiple sclerosis (MS) patients. Age, sex, and geographic location have been associated with seroprevalence differences. We describe anti-JCV antibody prevalence in the Canadian cohort of patients enrolled in the JCV Epidemiology in MS study. METHODS: This cross-sectional multicenter study evaluated the effects of demographic and disease characteristics on anti-JCV antibody seroprevalence in MS patients irrespective of disease type and treatment. A single blood sample was collected for analysis of anti-JCV antibodies using a two-step enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Chi-square and logistic regression tests were used to determine significance. RESULTS: A total of 4198 Canadian MS patients participated in the study; the overall anti-JCV antibody prevalence was 56.3% (95% confidence interval: 54.8% to 57.8%). Seroprevalence was significantly associated with age (increasing from 45% in young to 61% in those >60 years), sex, and region (p<0.0001 for age and sex; p=0.005 for region). No significant differences in anti-JCV antibody prevalence were associated with race, MS disease type and duration, or number and duration of treatments. Immunosuppressant use was associated with a higher seroprevalence rate (63.4%) compared with no immunosuppressant use (55.9%; p=0.040). CONCLUSIONS: Canadian MS patients had an overall anti-JCV antibody seroprevalence that was consistent with previous studies using the two-step ELISA. Significant associations of anti-JCV antibody positivity were found with age, sex, region, and immunosuppressant therapy, whereas seroprevalence was not associated with race, MS type, MS duration, or number or duration of MS treatments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».