A Population-Based Study Comparing Multiple Sclerosis Clinic Users and Non-Users in British Columbia, Canada (P3.354)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Much clinical knowledge about multiple sclerosis (MS) has been gained from patients who attend MS specialty clinics. However, there is limited information about whether these patients are representative of the wider MS population, or how they differ from non-clinic users. Objective: To compare incident MS cases who were MS clinic users (from the British Columbia MS database) to those who were non-users of the specialty MS clinics in BC, Canada Design/Methods: This was a retrospective record linkage cohort study using prospectively collected data from the BCMS database and province-wide health administrative databases. Incident MS cases were identified in the general population using a validated algorithm of hospital and physician diagnostic codes. Results: There were 2,928 incident MS cases in BC between 1996 and 2004 including 1,735 (59[percnt]) who had registered at a BC MS clinic (‘clinic cases’) and 1,193 (41[percnt]) who had not registered at a BC MS clinic (‘non-clinic cases’) during the same period. The distributions of sex and socioeconomic status were similar between the groups. However, the non-clinic cases were older, accessed health services more frequently, and had a higher burden of comorbidity than the clinic cases. Only 1[percnt] of the non-clinic cases had filled a prescription for an MS-specific disease-modifying therapy, compared to 49[percnt] of the clinic cases. Conclusions: Our findings have several important implications: even within a publicly funded healthcare system, a high proportion of individuals with MS may not access a specialty MS clinic; the needs of MS patients managed in the community may differ from those referred to an MS clinic; findings from studies involving clinic-based MS cohorts may not always be generalizable to the wider MS population; and access to population-based health administrative data offers the opportunity to gain a broader understanding of MS. Study supported by: CIHR, MS Society of Canada
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».