Anti‐<scp>JC</scp> virus (<scp>JCV</scp>) antibody prevalence in the <scp>JCV</scp> Epidemiology in <scp>MS</scp> (<scp>JEMS</scp>) trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Progressive multifocal leukoencephalopathy (PML) is caused by reactivation of JC virus (JCV) infection due to combined host and viral factors. Anti-JCV antibodies provide a means to assess JCV exposure and stratify PML risk. The reported seroprevalence of anti-JCV antibodies varies from 39% to 91% depending on assay methodology and population studied. A two-step anti-JCV antibody assay (STRATIFY JCV™; Focus Diagnostics, Cypress, CA, USA) detected anti-JCV antibodies in approximately 55% of multiple sclerosis (MS) patients. This study describes the prevalence of anti-JCV antibodies in a large, multinational MS population. METHODS: This cross-sectional epidemiology study was designed to enroll a minimum of 2000 patients with an MS diagnosis of any type, irrespective of treatment, from Europe, Canada and Australia. Anti-JCV antibody prevalence was determined by STRATIFY JCV; the effects of demographic and disease characteristics were evaluated. RESULTS: A total of 7724 patients from 10 countries participated in the study. Overall anti-JCV antibody prevalence was 57.1% (95% confidence interval 56.0%-58.2%). Seroprevalence was significantly associated with increasing age, gender and country of current residence (P < 0.0001). No significant differences in anti-JCV antibody prevalence were associated with MS disease characteristics, including duration and type of MS and number and duration of MS therapies. CONCLUSIONS: Overall seroprevalence of anti-JCV antibodies in MS patients from Europe, Canada and Australia was consistent with previous studies using the STRATIFY JCV assay. Anti-JCV prevalence differed significantly by age, gender and country, but no geographical pattern was evident. Disease and treatment type were not associated with differences in anti-JCV antibody status.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».