The burden of multiple sclerosis: A community health survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health-related quality of life (HRQL) in persons with multiple sclerosis (MS) who reside within the community relative to the general population is largely unknown. Data from the Canadian Community Health Survey Cycle 1.1 (CCHS 1.1) were used to compare HRQL of persons with MS and the general population. METHODS: A representative sample of adults (18 years or older) from the cross sectional population health survey, CCHS 1.1, was examined to compare scores on the Health Utilities Index Mark 3 (HUI3), a generic preference-based HRQL measure, of respondents with (n = 302) and without (n = 109,741) MS. Selected sociodemographic covariates were adjusted for in ANCOVA models. Normalized sampling weights and bootstrap variance estimates were used in the analysis. RESULTS: The mean difference in overall HUI3 scores between respondents with and without MS was 0.25 (95% CI: 0.20, 0.31); eight times greater than the clinically important difference. The largest differences in scores were seen with the ambulation (0.26; 95% CI: 0.20, 0.32) and pain attributes (0.14; 95% CI: 0.09, 0.19). Clinically important differences with dexterity and cognition were also observed. CONCLUSION: While the proportion of the Canadian population with MS is relatively small in comparison to other diseases, the magnitude of the burden is severe relative to the general population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».