Prevalence of Multiple Sclerosis in Canada: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies of the prevalence of multiple sclerosis (MS) in Canada have generally been isolated to specific regions. Given the importance of multiple sclerosis as a cause of disability in adults, a comprehensive review of Canadian MS prevalence examining current data, interregional variation, deficiencies in knowledge and frontiers for research is timely. METHODS: A systematic review of all studies addressing the prevalence of MS in Canada or regions within Canada, published in English or French since 1985, was conducted. Studies were identified using MEDLINE, EMBASE and bibliographic review. Ten studies were evaluated for methodological rigour and a test of heterogeneity across studies was performed and a measure of consistency (I2) estimated. RESULTS: Studies were generally of high quality. Nine were restricted to regions within Canada and one provided an estimated national prevalence based on self-reported cases. All reported a high prevalence (>50 per 100,000). Latitude and longitude gradients were not striking while assessment of heterogeneity confirmed that regional differences were unlikely to be the result of sampling variability. CONCLUSIONS: This review confirms Canada as a country of very high MS prevalence and it is the first study to demonstrate that variation in regional estimates represents true differences in prevalence within Canada. Avenues for future MS prevalence research, including adoption of a national MS registry, are proposed.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».