A systematic review of the incidence and prevalence of comorbidity in multiple sclerosis: Overview
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comorbidity is an area of increasing interest in multiple sclerosis (MS). OBJECTIVE: The objective of this review is to estimate the incidence and prevalence of comorbidity in people with MS and assess the quality of included studies. METHODS: We searched the PubMed, SCOPUS, EMBASE and Web of Knowledge databases, conference proceedings, and reference lists of retrieved articles. Two reviewers independently screened abstracts. One reviewer abstracted data using a standardized form and the abstraction was verified by a second reviewer. We assessed study quality using a standardized approach. We quantitatively assessed population-based studies using the I² statistic, and conducted random-effects meta-analyses. RESULTS: We included 249 articles. Study designs were variable with respect to source populations, case definitions, methods of ascertainment and approaches to reporting findings. Prevalence was reported more frequently than incidence; estimates for prevalence and incidence varied substantially for all conditions. Heterogeneity was high. CONCLUSION: This review highlights substantial gaps in the epidemiological knowledge of comorbidity in MS worldwide. Little is known about comorbidity in Central or South America, Asia or Africa. Findings in North America and Europe are inconsistent. Future studies should report age-, sex- and ethnicity-specific estimates of incidence and prevalence, and standardize findings to a common 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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».