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Enregistrement W2148405577 · doi:10.1177/1352458513513968

Sun exposure and multiple sclerosis risk in Norway and Italy: The EnvIMS study

2014· article· en· W2148405577 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objective of this paper is to estimate the association between multiple sclerosis (MS) and measures of sun exposure in specific age periods in Norway and Italy. METHODS: A total of 1660 MS patients and 3050 controls from Italy and Norway who participated in a multinational case-control study (EnvIMS) reported sun habits during childhood and adolescence. RESULTS: A significant association between infrequent summer outdoor activity and increased MS risk was found in Norway and in Italy. The association was strongest between the ages of 16 and 18 years in Norway (odds ratio (OR) 1.83, 95% confidence interval (CI) 1.30-2.59), and between birth and age 5 years in Italy (OR 1.56, 95% CI 1.16-2.10). In Italy a significant association was also found during winter (OR 1.42, 95% CI 1.03-1.97). Frequent sunscreen use between birth and the age of 6 years was associated with MS in Norway (OR 1.44, 95% CI 1.08-1.93) after adjusting for outdoor activity during the same period. Red hair (OR 1.67, 95% CI 1.06-2.63) and blonde hair (OR 1.36, 95% CI 1.09-1.70) were associated with MS after adjusting for outdoor activity and sunscreen use. CONCLUSION: Converging evidence from different measures underlines the beneficial effect of sun exposure on MS risk.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,202 · 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