Characterising aggressive multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the occurrence and characteristics of aggressive multiple sclerosis (AMS) in adult-onset multiple sclerosis (MS) patients. METHODS: Prospectively collected data (1980-2009) from British Columbia, Canada, were retrospectively analysed. AMS was defined in three different ways (AMS1, 2 and 3): 'AMS1'--confirmed Expanded Disability Status Scale (EDSS) ≥ 6 within 5 years of MS onset; 'AMS2'--confirmed EDSS ≥ 6 by age 40; and 'AMS3'--secondary progressive MS within 3 years of a relapsing-onset course. Three respective 'non-aggressive' MS comparison cohorts were selected. Patients' characteristics were compared between aggressive and non-aggressive cohorts using multivariable logistic regression, with findings expressed as adjusted OR (AOR) and 95% CI. RESULTS: Application of the three definitions to the source population of 5891 patients resulted in 235/4285 (5.5%) patients fulfilling criteria for AMS1 (59.6% were female; 74.5% had relapsing-onset MS), 388/2762 (14.0%) for AMS2 (65.2% were female; 92.8% had relapsing-onset MS) and 195/4918 (4.0%) patients for AMS3 (61.0% were female). Compared to the respective control cohorts, those with AMS were more likely to be male (AOR=1.5, 95% CI 1.1 to 2.0 (AMS1); 1.6, 95% CI 1.3 to 2.1 (AMS2); 1.8, 95% CI 1.3 to 2.4 (AMS3)), older at MS symptom onset (AOR=1.1; 95% CI 1.1 to 1.1 (AMS1 and AMS3)) and have primary progressive MS (AOR=2.3, 95% CI 1.6 to 3.3 (AMS1); 2.7, 95% CI 1.7 to 4.4 (AMS2)). CONCLUSIONS: AMS was identified in 4-14% of patients, depending on the definition used. Although there was a relative preponderance of men and primary progressive MS presenting with AMS, the majority of patients were still women and those with relapsing-onset MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».