Obesity and Disease Activity in Pediatric-Onset Multiple Sclerosis (P1.376)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether body mass index (BMI) at diagnosis of pediatric-onset multiple sclerosis (MS) predicts disease activity, including annualized relapse rate (ARR) and new MRI lesions. BACKGROUND: Obesity in childhood and adolescence has been shown to be a risk factor for developing MS, particularly amongst females. It is not known whether obesity modifies disease course in established MS. Animal studies suggest an association between obesity and inflammation, with leptin promoting pro-inflammatory T cells and attenuating Treg responses. DESIGN/METHODS: This was a multi-center retrospective observational study, with preliminary analysis of 50 adults with pediatric-onset MS, 74[percnt] female, mean age 22.8+/-3.5 years, mean follow up 8+/-3.9 years. BMI at MS diagnosis was standardized for age and sex based on WHO data. We investigated the relationship between BMI and number of relapses using a quasi-Poisson model corrected for age, sex, and disease modifying therapy use, and an offset log of disease duration. In secondary analyses, the association between BMI and new T2 or T1 gadolinium-enhancing lesions annually was modelled using a repeated measures analysis. RESULTS: Mean BMI z-score adjusted for age and sex at MS diagnosis was 0.93, with 30[percnt] overweight and 22[percnt] obese. Mean ARR was 0.88+/-0.63 and median EDSS at last follow up was 1 (range 0-6.5). 77[percnt] developed new lesions on MRI brain at 1 year. The model constructed to predict number of relapses (p-value 0.18) and the model constructed to predict MRI lesions (p-value 0.78) did not have sufficient data to show evidence of a difference based on BMI at MS diagnosis. CONCLUSIONS: About half of participants were overweight or obese at diagnosis in this pediatric-onset MS cohort of 50, but no association was found between BMI at MS diagnosis and disease activity. Larger studies are needed to confirm this finding.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».