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Enregistrement W2143953700 · doi:10.1093/brain/awq118

The natural history of multiple sclerosis, a geographically based study 10: relapses and long-term disability

2010· article· en· W2143953700 sur OpenAlexaffabout
Antonio Scalfari, Anneke Neuhaus, Alexandra Degenhardt, George P. Rice, Paolo A. Muraro, Martin Däumer, George C. Ebers

Notice bibliographique

RevueBrain · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesPorticus FoundationFondazione Italiana Sclerosi Multipla
Mots-clésMultiple sclerosisNatural historyExpanded Disability Status ScaleMedicineCohortConfidence intervalNatural history studyPediatricsDiseasePhysical therapyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship of relapses to long-term disability in multiple sclerosis is uncertain. Relapse reduction is a common therapeutic target but clinical trials have shown dissociation between relapse suppression and disability accumulation. We investigated relationships between relapses and disability progression for outcomes of requiring assistance to walk, being bedridden and dying from multiple sclerosis [Disability Status Scale 6, 8, 10] by analysing 28 000 patient-years of evolution in 806-bout onset patients from the London Ontario natural history cohort. Having previously shown no effect of relapse frequency among progressive multiple sclerosis subtypes, here we examined these measures in the pre-progressive or relapsing-remitting phase. Survival was compared among groups stratified by (i) early relapses--number of attacks during the first 2 years of multiple sclerosis; (ii) length of first inter-attack interval; (iii) interval between onset and Disability Status Scale 3 (moderate disability); (iv) number of attacks from the third year of disease up to onset of progression; and (v) during the entire relapsing-remitting phase. Early clinical features can predict hard disability outcomes. Frequent relapses in the first 2 years and shorter first inter-attack intervals predicted shorter times to reach hard disability endpoints. Attack frequencies, in the first 2 years, of 1 versus >or=3, gave differences of 7.6, 12.8 and 20.3 years in times from disease onset to Disability Status Scale 6, 8 and 10, respectively. Time to Disability Status Scale 3 highly and independently predicted time to Disability Status Scale 6, 8 and 10. In contrast, neither total number of relapsing-remitting phase attacks nor of relapses experienced during the relapsing-remitting phase after the second year up to onset of progression showed a deleterious effect on times from disease onset, from progression onset and from Disability Status Scale 3 to these hard endpoints. The failure of a regulatory mechanism tied to neurodegeneration is suggested. Relapse frequency beyond Year 2 does not appear to predict the key outcome of secondary progression or times to Disability Status Scale 6, 8 or 10, highlighting two distinct disease phases related to late outcome. These appear to be separated by a watershed within the relapsing-remitting phase, just a few years after clinical onset. Higher early relapse frequencies and shorter first inter-attack intervals herald more rapid deterioration via interaction with the neurodegeneration characterizing secondary progression. They increase the probability of its occurrence, its latency and influence--to a lesser degree--its slope. The prevention or delay of the progressive phase of the disease is implicated as a key therapeutic target in relapsing-remitting patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations718
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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