Puberty in females enhances the risk of an outcome of multiple sclerosis in children and the development of central nervous system autoimmunity in mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For reasons that remain unclear, three times more women develop multiple sclerosis (MS) than men. This preponderance among women is evident only after 12 years of age, implicating pubertal factors in the risk of MS. OBJECTIVE: To investigate the influence of female puberty on central nervous system (CNS) autoimmunity. METHODS: We examined the relationship between age of menarche on MS outcomes in 116 female children (< 16 years old) whom presented with incident 'acquired demyelinating syndromes' (ADS) and were followed prospectively in the national Canadian Pediatric Demyelinating Disease Study, from 2004-2013. Furthermore, we directly investigated the effects of puberty on susceptibility to experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) in two groups of female mice that differed only in their pubertal status. RESULTS: In the ADS children, a later age of menarche was associated with a decreased risk of subsequent MS diagnosis. This relationship persisted, after accounting for patient age at ADS presentation and the presence of ≥1 T2 lesions on brain magnetic resonance imaging (MRI), with a hazard ratio (HR) of 0.64; and additional factors that associate with MS outcomes in ADS children, including low vitamin D levels. Furthermore, we found female mice that had transitioned through puberty were more susceptible to EAE than age-matched, pre-pubertal mice. CONCLUSION: Puberty in females enhances CNS autoimmune mechanisms that lead to MS in humans and EAE in mice.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».