Smoking does not influence disability accumulation in primary progressive multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The modifiable risk factor cigarette smoking has been associated with an increased risk of developing multiple sclerosis (MS) and with disease activity in relapsing-remitting MS. However, less is known about the effect of smoking on disease progression in progressive MS. Here the association between cigarette smoking and disability accumulation in primary progressive MS (PPMS) is investigated. METHODS: Kaplan-Meier survival analyses and Cox proportional hazard modelling were used to investigate the influence of cigarette smoking on the risk of reaching Expanded Disability Status Scale (EDSS) 4 and 6 as well as the time from EDSS 4 to 6 in patients with PPMS. RESULTS: In all, 416 patients with PPMS and available smoking history were identified. Median time to EDSS 4 was 4 years in ever-smokers and 5 years in never-smokers (P = 0.27), and it was 9 years to EDSS 6 in both ever-smokers and never-smokers (P = 0.48). Smokers were not at increased risk of faster progression to EDSS 4, 6 and from EDSS 4 to 6. Age at disease onset was the strongest risk factor for progression to EDSS 4, 6 and from EDSS 4 to 6. CONCLUSIONS: Our investigation of a large and well-characterized population based PPMS cohort suggests that cigarette smoking does not influence disability accumulation in PPMS. Our findings support the idea that PPMS is driven by different underlying pathomechanisms than relapsing-remitting MS.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».