Increased incidence and prevalence of psoriasis in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psoriasis and multiple sclerosis (MS) share some risk factors, and fumarates are effective disease-modifying therapies for both psoriasis and MS, suggesting a common pathogenesis. However, findings regarding the occurrence of psoriasis in the MS population are inconsistent. OBJECTIVES: We aimed to estimate the incidence and prevalence of psoriasis in the MS population versus a matched cohort from the general population. METHODS: We used population-based administrative data from the Canadian province of Manitoba to identify 4911 persons with MS and 23,274 age-, sex- and geographically-matched controls aged 20 years and older. We developed case definitions for psoriasis using ICD-9/10 codes and prescription claims. These case definitions were compared to self-reported psoriasis diagnoses. The preferred definition was applied to estimate the incidence and prevalence of psoriasis over the period 1998-2008. We used multivariable Cox regression to estimate the risk of psoriasis in the MS population at the individual level, adjusting for sex, age at the index date, socioeconomic status and physician visits. RESULTS: In 2008, the crude incidence of psoriasis per 100,000 person-years was 466.7 (95%CI: 266.8-758.0) in the MS population, and 221.3 in the matched population (95%CI: 158.1-301.4). The crude prevalence of psoriasis per 100,000 persons was 4666.1 (95%CI: 3985.2-5429.9) in the MS population, and 3313.5 (95%CI: 3057.4-3585.3) in the matched population. The incidence and prevalence of psoriasis rose slightly over time. After adjusting for sex, age at the index date, socioeconomic status and physician visits, the risk of incident psoriasis was 54% higher in the MS population (HR 1.54; 95%CI: 1.07-2.24). CONCLUSION: Psoriasis incidence and prevalence are higher in the MS population than in the matched population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».