Negative interaction between smoking and EBV in the risk of multiple sclerosis: The EnvIMS study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Results from previous studies on a possible interaction between smoking and Epstein-Barr virus (EBV) in the risk of multiple sclerosis (MS) are conflicting. OBJECTIVES: To examine the interaction between smoking and infectious mononucleosis (IM) in the risk of MS. METHODS: Within the case-control study on Environmental Factors In Multiple Sclerosis (EnvIMS), 1904 MS patients and 3694 population-based frequency-matched healthy controls from Norway, Italy, and Sweden reported on prior exposure to smoking and history of IM. We examined the interaction between the two exposures on the additive and multiplicative scale. RESULTS: Smoking and IM were each found to be associated with an increased MS risk in all three countries, and there was a negative multiplicative interaction between the two exposures in each country separately as well as in the pooled analysis ( p = 0.001). Among those who reported IM, there was no increased risk associated with smoking (odds ratio (OR): 0.95, 95% confidence interval (CI): 0.66-1.37). The direction of the estimated interactions on the additive scale was consistent with a negative interaction in all three countries (relative excess risk due to interaction (RERI): -0.98, 95% CI: -2.05-0.15, p = 0.09). CONCLUSION: Our findings indicate competing antagonism, where the two exposures compete to affect the outcome.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».