Predictors of disability worsening in clinically isolated syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess demographic, clinical, magnetic resonance imaging, and treatment exposure predictors of time to 3 or 12-month confirmed disability worsening in clinically isolated syndrome (CIS) and early multiple sclerosis (MS). METHODS: We utilized the MSBase Incident Study (MSBasis), a prospective cohort study of outcome after CIS. Predictors of time to first 3 and 12-month confirmed expanded disability status scale worsening were analyzed using Cox proportional hazards regression. RESULTS: About 1989 patients were analyzed, the largest seen-from-onset cohort reported to-date. A total of 391 patients had a first 3-month confirmed disability worsening event, of which 307 were sustained for 12 months. Older age at CIS onset (adjusted hazard ratio: aHR 1.17, 95% 1.06, 1.30), pyramidal (aHR 1.45, 95% CI 1.13, 1.89) and ambulation (HR 1.60, 95% CI 1.09, 2.34) system dysfunction, annualized relapse rate (aHR 1.20, 95% CI 1.18, 1.22), and lower proportion of observation time on treatment were associated with 3-month confirmed worsening. Predictors of time to 12-month sustained worsening included pyramidal system dysfunction (Hazard ratio: aHR 1.38, 95% CI 1.05, 1.83), and older age at CIS onset (aHR 1.17, 95% CI 1.04, 1.31). Greater proportion of follow-up time exposed to treatment was associated with greater reductions in the rate of worsening. INTERPRETATION: This study provides class IV evidence for a strong protective effect of disease-modifying treatment to reduce disability worsening events in patients with CIS and early MS, and confirms age and pyramidal dysfunction at onset as risk factors.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».