CAN MONTH OF BIRTH AND UV RADIATION AFFECT MULTIPLE SCLEROSIS RISK IN PROVINCES OF IRAN?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory autoimmune disease of the central nervous system that affects women more than men. Environmental factors such as sunlight, through Ultraviolet (UV) radiation can have a pivotal role in MS prevalence. MS is more common in mid latitude temperate climatic areas, such as the northern United States, southern Canada and northern Europe. It has been shown that there is a low risk of MS in the hot, moist and extremely dry equatorial zone, and vice versa. Materials and methods: In this study, UV radiation data as UV index were collected from a geographic database provided by The Environmental Health Information System of Islamic Republic of Iran. The monthly average UV index during pregnancy leading to 15th of each month has been used to create GIS maps by using ArcGIS 9.3. Results: In this paper, It was focused on the potential effect of UV radiation on MS prevalence. It was found that there is a low maternal exposure to UV radiation in people born in April and May in all provinces of Iran and they can be more susceptible to MS. Conclusions: This study shows that Iranian high exposure to UV radiation can reduce the risk of MS. It was indicated that Iran is a low risk area for MS and people born in April and May are more susceptible to MS due to low exposure to UV radiation. Thus, birth months could be considered as an important factor in MS prevalence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».