Disability progression in aggressive multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine disease progression in 'aggressive' multiple sclerosis (MS), British Columbia, Canada (1980-2009). METHODS: Aggressive (or 'malignant') MS was defined as Expanded Disability Status Scale (EDSS) ⩾6 within 5 years from onset. The first EDSS ⩾6 was termed 'baseline'. Within 2, 3 and 5 years post-baseline, patients were categorized as follows: 'worsened' or 'improved', relative to baseline EDSS (the remainder exhibited no change or had no new scores). The associations between patient characteristics (sex, relapsing onset/primary progressive, onset age, onset symptoms, disease duration, cumulative prior relapses and baseline EDSS) and worsening in disability were examined longitudinally using logistic regression. RESULTS: Of the 225/4341 (5.2%) aggressive/malignant MS patients, 134 (59.6%) were female, 167 (74.2%) were relapsing onset, 94 (41.8%) had received disease-modifying drugs at some point and the mean follow-up was 8.7 years. The proportion of patients who 'worsened' increased from 40.4% to 57.8%, while those who 'improved' varied little (range, 8.9%-10.2%). The odds of worsening increased with disease duration (adjusted odds ratio (AOR) = 1.36; 95% confidence interval (CI) = 1.22-1.52) and the presence of primary progressive (vs relapsing-onset) MS (AOR = 1.85; 95% CI = 1.01-3.38). CONCLUSION: Apart from disease duration and a primary progressive course, no clinically useful associations of subsequent disease worsening in patients with aggressive/malignant MS were identified.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».