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Enregistrement W2150843744 · doi:10.1016/j.msard.2015.03.005

Impact of multiple sclerosis relapse: The NARCOMS participant perspective

2015· article· en· W2150843744 sur OpenAlexafffund
Molly Nickerson, Stacey S. Cofield, Tuula Tyry, Amber Salter, Gary Cutter, Ruth Ann Marrie

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMultiple Sclerosis Society of CanadaUniversity of Alabama at BirminghamCleveland Clinic
Mots-clésMedicineWeaknessAdverse effectSocioeconomic statusMultiple sclerosisPhysical therapyPediatricsInternal medicinePsychiatryPopulationSurgeryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute relapses continue to be a significant aspect of multiple sclerosis (MS) on both the epidemiologic level and the individual patient level. Past work demonstrates residual disability from relapses as well as high patient-reported rates of ineffective relapse treatment. To better characterize the impact of MS relapses on the patient, a relapse-specific survey was administered through the North American Research Committee on Multiple Sclerosis (NARCOMS) Registry to 1000 registry participants who had reported at least one relapse in the past 12 months. Thirty percent of respondents confirmed lack of relapse treatment efficacy at one month and at three months. Relapses also impacted socioeconomic measures; for individuals still going to school or working, more than half missed days and their average loss of school or work was 12.7 days. An impact on household tasks was reported by 68% of respondents. A healthcare facility such as a hospital, emergency room or urgent care center was utilized by 20.4% of respondents. The most common relapse symptoms were fatigue, weakness of the lower extremity, sensory symptoms, problems walking, and weakness of the upper extremity. Of the respondents who reported receiving corticosteroid treatment (53.3%), over half reported an adverse event. However, this was not a significant factor in dictating whether or not respondents would seek a different treatment on their next relapse, although 31% would choose a different treatment for their next relapse. Relapses continue to be an impactful experience that requires continued clinical attention. Improved follow-up from relapses and relapse treatment might be beneficial.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations46
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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