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Enregistrement W2303047345 · doi:10.1212/cpj.0000000000000230

Differing trends in the incidence of vascular comorbidity in MS and the general population

2016· article· en· W2303047345 sur OpenAlex
Ruth Ann Marrie, John D. Fisk, Helen Tremlett, Christina Wolfson, Sharon Warren, James Blanchard, Scott B. Patten, Lawrence Elliott, Bo Nancy Yu, Virender Bhan, Joanne Profetto‐McGrath, Nathalie Jetté

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNeurology Clinical Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchEMD SeronoAlberta InnovatesPfizer CanadaMichael Smith Health Research BCPublic Health Agency of CanadaMultiple Sclerosis TrustMultiple Sclerosis SocietyResearch ManitobaEuropean Committee for Treatment and Research in Multiple SclerosisBiogenAmerican Academy of NeurologySanofiAlberta Health ServicesMultiple Sclerosis Society of CanadaBill and Melinda Gates FoundationPfizerTeva Pharmaceutical IndustriesH. Lundbeck A/SU.S. Department of Veterans AffairsPublic Health AgencyNational Multiple Sclerosis SocietyUnited States Agency for International Development
Mots-clésComorbidityIncidence (geometry)PopulationDemographyMedicineInternal medicineEnvironmental healthMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although the adverse effects of vascular comorbidities are increasingly recognized in multiple sclerosis (MS), the epidemiology of these conditions remains poorly understood. METHODS: Using population-based administrative data, we identified 44,452 Canadians with MS and 220,849 age-, sex- and geographically matched controls. We applied validated definitions to estimate the incidence of diabetes, hypertension, hyperlipidemia, and ischemic heart disease (IHD) from 1995 to 2005. RESULTS: Of the MS cases, 31,757 (71.4%) were in female participants, with a mean (SD) age at the index date of 43.8 (13.7) years. Over time, the age-standardized incidence of diabetes rose more in the MS population (incidence rate ratio [IRR] per year 1.06; 95% confidence interval [CI] 1.03-1.08) than in the matched population (IRR per year 1.02; 95% CI 1.01-1.03). Temporal trends in the age-standardized incidence of hyperlipidemia, hypertension, and IHD were similar in both populations. Among those aged 20-44 years, the incidence of IHD was higher in the MS population (IRR 1.59; 95% CI 1.19-2.11). The increased incidence of IHD in the MS population was attenuated among those aged 60 years and older (IRR 1.01; 95% CI 0.97-1.06). CONCLUSIONS: The incidence rates of diabetes, hypertension, and hyperlipidemia are rising within the MS population. Programs to systematically prevent and treat these conditions are needed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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