Physical activity is associated with a decreased multiple sclerosis risk: The EnvIMS study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lifestyle factors smoking and obesity have been associated with the risk of multiple sclerosis (MS). Physical activity (PA) may also be of importance. OBJECTIVE: To examine the association between PA and MS risk in Italy, Norway, and Sweden and to evaluate the possible influence by established risk factors. METHODS: In this case-control study, 1904 cases and 3694 controls were asked to report their average weekly amounts of light and vigorous PA during adolescence on a scale ranging from none to more than 3 hours activity. We used logistic regression to estimate odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) and adjusted for potential confounders. RESULTS: Vigorous PA was inversely associated with MS risk in the pooled analysis ( p-trend < 0.001) with an age- and sex-adjusted OR of 0.74 (95% CI: 0.63-0.87) when comparing the highest and lowest levels. Adjusting for outdoor activity, infectious mononucleosis, body size, and smoking yielded similar results. The association was present in all countries and was not affected by exclusion of patients with early disease onset. Light PA was not associated with the risk of MS. CONCLUSION: Our findings suggest that vigorous PA can modify the risk of developing MS independent of established risk factors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».