Age of Onset in Concordant Twins and Other Relative Pairs With Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
The ages of onset in multiple sclerosis cases span more than 7 decades. Data are presented for affected relative pairs from a Canadian population base of 30,000 multiple sclerosis index cases (1993-2008). The effects of genetic sharing, parent of origin, intergenerational versus collinear differences, and gender on the ages of onset were evaluated in the following concordant pairs: monozygotic twins (n = 29), dizygotic twins (n = 10), siblings (n = 614), first cousins (n = 405), half siblings (n = 29), parent/child (n = 285), and aunt/uncle/niece/nephew (avunculars) (n = 289). Fisher's z test assessed intraclass correlation (r) for ages of onset. Correlations for monozygotic twins, dizygotic twins, full siblings, and first cousins were 0.60, 0.54, 0.20, and 0.10, respectively. Dizygotic twins resembled monozygotic twins more than siblings. The age-of-onset correlation for maternal half siblings (r = 0.37) was higher than that for paternal half siblings (r = 0.26), consistent with other observations suggesting an intrauterine environmental effect on multiple sclerosis risk. Intergenerational comparisons are complicated by substantial increases of multiple sclerosis incidence over time. Genetic loading (familial vs. sporadic cases) did not generally influence the age of onset, but correlation of age of onset in multiple sclerosis relative pairs was proportional to genetic sharing. A maternal parent-of-origin effect on the age of onset in collinear generations was suggested.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».