A systematic review of the incidence and prevalence of autoimmune disease in multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As new therapies emerge which increase the risk of autoimmune disease it is increasingly important to understand the incidence of autoimmune disease in multiple sclerosis (MS). OBJECTIVE: The purpose of this review is to estimate the incidence and prevalence of comorbid autoimmune disease in MS. METHODS: The PUBMED, EMBASE, SCOPUS and Web of Knowledge databases, conference proceedings, and reference lists of retrieved articles were searched, and abstracts were independently screened by two reviewers. The data were abstracted by one reviewer using a standardized data collection form, and the findings were verified by a second reviewer. We assessed quality of the included studies using a standardized approach and conducted meta-analyses of population-based studies. RESULTS: Sixty-one articles met the inclusion criteria. We observed substantial heterogeneity with respect to the populations studied, methods of ascertaining comorbidity, and reporting of findings. Based solely on population-based studies, the most prevalent autoimmune comorbidities were psoriasis (7.74%) and thyroid disease (6.44%). Our findings also suggest an increased risk of inflammatory bowel disease, likely uveitis and possibly pemphigoid. CONCLUSION: Fewer than half of the studies identified were of high quality. Population-based studies that report age, sex and ethnicity-specific estimates of incidence and prevalence are needed in jurisdictions worldwide.
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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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle