Body size and physical exercise, and the risk of multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Whether large body size increases multiple sclerosis (MS) risk in men is not well understood. Concurrently, physical exercise could be an independent protective factor. Objective: To prospectively investigate the association between body mass index (BMI) and aerobic fitness, indicators of body size and exercise, and MS risk in men. Methods: We performed a population-based nested case-control study within the historical cohort of all Norwegian men, born in 1950–1975, undergoing mandatory conscription at the age of 19 years. 1016 cases were identified through linkage to the Norwegian MS registry, while 19,230 controls were randomly selected from the cohort. We estimated the effect of BMI and fitness at conscription on MS risk using Cox regression. Results: Higher BMI (≥25 vs 18.5–<25 kg/m 2 ) was significantly associated with increased MS risk (adjusted relative risk (RR adj ) = 1.36, 95% confidence interval (CI): 1.05–1.76). We also found a significant inverse association between aerobic fitness (high vs low) and MS risk independent of BMI (RR adj = 0.69, 95% CI: 0.55–0.88, p-trend = 0.003), remaining similar when men with MS onset within 10 years from conscription were excluded ( p-trend = 0.03). Conclusion: These findings add weight to evidence linking being overweight to an increased MS risk in men. Furthermore, they suggest that exercise may be an additional modifiable protective factor for 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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».