Onset of secondary progressive phase and long-term evolution of multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess factors affecting the rate of conversion to secondary progressive (SP) multiple sclerosis (MS) and its subsequent evolution. METHODS: Among 806 patients with relapsing remitting (RR) onset MS from the London Ontario database, we used Kaplan-Meier, Cox regression and multiple logistic regression analyses to investigate the effect of baseline clinical and demographic features on (1) the probability of, and the time to, SP disease, (2) the time to bedbound status (Disability Status Scale (DSS 8)) from onset of progression. RESULTS: The risk of entering the SP phase increased proportionally with disease duration (OR=1.07 for each additional year; p<0.001). Shorter latency to SP was associated with shorter times to severe disability. The same association was found even when patients were grouped by number of total relapses before progression. However, the evolution of the SP phase was not influenced by the duration of the RR phase. Male sex (HR=1.41; p<0.001), older age at onset (age ≤20 and 21-30 vs >30 HR=0.52 (p<0.001), 0.65 (p<0.001), respectively) and high early relapse frequency (1-2 attacks vs ≥3 HR=0.63 (p<0.001), 0.75 (p=0.04), respectively) predicted significantly higher risk of SP MS and shorter latency to progression. Times to DSS 8 from onset of progression were significantly shorter among those with high early relapse frequency (≥3 attacks), and among those presenting with cerebellar and brainstem symptoms. CONCLUSIONS: The onset of SP MS is the dominant determinant of long-term prognosis, and its prevention is the most important target measure for treatment. Baseline clinical features of early relapse frequency and age at onset can be used to select groups at higher risk of developing severe disability based on the probability of their disease becoming progressive within a defined time period.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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 découle