Comorbidity delays diagnosis and increases disability at diagnosis in MS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comorbidity is common in the general population and is associated with adverse health outcomes. In multiple sclerosis (MS), it is unknown whether preexisting comorbidity affects the delay between initial symptom onset and diagnosis ("diagnostic delay") or the severity of disability at MS diagnosis. OBJECTIVES: Using the North American Research Committee on Multiple Sclerosis Registry, we assessed the association between comorbidity and both the diagnostic delay and severity of disability at diagnosis. In 2006, we queried participants regarding physical and mental comorbidities, including date of diagnosis, smoking status, current height, and past and present weight. Using multivariate Cox regression, we compared the diagnostic delay between participants with and without comorbidity at diagnosis. We classified participants enrolled within 2 years of diagnosis (n = 2,375) as having mild, moderate, or severe disability using Patient Determined Disease Steps, and assessed the association of disability with comorbidity using polytomous logistic regression. RESULTS: The study included 8,983 participants. After multivariable adjustment for demographic and clinical characteristics, the diagnostic delay increased if obesity, smoking, or physical or mental comorbidities were present. Among participants enrolled within 2 years of diagnosis, the adjusted odds of moderate as compared to mild disability at diagnosis increased in participants with vascular comorbidity (odds ratio [OR] 1.51, 95% CI 1.12-2.05) or obesity (OR 1.38, 95% CI 1.02-1.87). The odds of severe as compared with mild disability increased with musculoskeletal (OR 1.81, 95% CI 1.25-2.63) or mental (OR 1.62, 95% CI 1.23-2.14) comorbidity. CONCLUSIONS: Both diagnostic delay and disability at diagnosis are influenced by comorbidity. The mechanisms underlying these associations deserve further investigation.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».