A systematic review of the incidence and prevalence of sleep disorders and seizure disorders in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have suggested that comorbid neurologic disorders are more common than expected in multiple sclerosis (MS). OBJECTIVE: To estimate the incidence and prevalence of comorbid seizure disorders and sleep disorders in persons with MS and to evaluate the quality of studies included. METHODS: The PUBMED, EMBASE, Web of Knowledge, and SCOPUS databases, conference proceedings, and reference lists of retrieved articles were searched. Two reviewers independently screened abstracts to identify relevant articles, followed by full-text review of selected articles. We assessed included studies qualitatively and quantitatively (I² statistic), and conducted meta-analyses among population-based studies. RESULTS: We reviewed 32 studies regarding seizure disorders. Among population-based studies the incidence of seizure disorders was 2.28% (95% CI: 1.11-3.44%), while the prevalence was 3.09% (95% CI: 2.01-4.16%). For sleep disorders we evaluated 18 studies; none were population-based. The prevalence ranged from 0-1.6% for narcolepsy, 14.4-57.5% for restless legs syndrome, 2.22-3.2% for REM behavior disorder, and 7.14-58.1% for obstructive sleep apnea. CONCLUSION: This review suggests that seizure disorders and sleep disorders are common in MS, but highlights gaps in the epidemiological knowledge of these conditions in MS worldwide. Other than central-western Europe and North America, most regions are understudied.
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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 | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».