Descriptive Epidemiology of Affective Disorders in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Affective disorders present an important clinical challenge in multiple sclerosis (MS). Due to prohibitive sample size requirements, population-based studies have not yet provided an adequate description of the underlying epidemiology of this association. OBJECTIVE: To describe the epidemiology of affective disorders in MS in a general population sample. METHODS: The study presented here accessed administrative data from a universal healthcare insurance plan in the Canadian province of Alberta. Physician billing data recorded in the Alberta Health Care Insurance Plan was used to identify members of the population >15 years of age with and without MS. Crude and stratified estimates of the association between affective disorders and MS were made. Logistic regression analysis was used to evaluate statistical interactions and to provide adjusted estimates of the association. RESULTS: The estimated prevalence of MS in the population within the targeted age range (2.3 million individuals) was 386/100,000 and that of affective disorders was 7.7%. As expected, an association between MS and affective disorders was identified (crude relative prevalence: 2.2). The association varied in strength over age-sex categories. Although the prevalence of affective disorder was higher in women with MS than men with MS, the association of MS with affective disorders was stronger in men. The strength of association declined with age in both men and women. Affective disorder prevalence in people with MS becomes similar to that of the general population in older age groups. CONCLUSION: Affective disorders occur with an increased frequency in MS. This is true in men and women and across all relevant age groups, although the association gets weaker with advancing age. Higher frequencies of affective disorder occur in women with MS than in men with MS. The frequency of affective disorder in people with MS is highest in the 25-44 age group, and declines in older age categories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».