Evaluating the safety of β-interferons in MS
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To examine the association between interferon-β (IFN-β) and potential adverse events using population-based health administrative data in British Columbia, Canada. Methods:Patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) who were registered at a British Columbia Multiple Sclerosis Clinic (1995–2004) were eligible for inclusion and were followed up until death, absence from British Columbia, exposure to a non–IFN-β disease-modifying drug, or December 31, 2008. Incidence rates were estimated for each potential adverse event (selected a priori and defined with ICD-9/10 diagnosis codes from physician and hospital claims). A nested case-control study was conducted to assess the odds of previous IFN-β exposure for each potential adverse event with at least 30 cases. Cases were matched by age (±5 years), sex, and year of cohort entry, with up to 20 randomly selected (by incidence density sampling) controls. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (95% CIs) were estimated with conditional logistic regression adjusted for age at cohort entry. Results:Of the 2,485 eligible patients, 77.9% were women, and 1,031 were treated with IFN-β during follow-up. From the incidence analyses, 27 of the 47 potential adverse events had at least 30 cases. Patients with incident stroke (ORadj 1.83, 95% CI 1.16–2.89), migraine (ORadj 1.55, 95% CI 1.18–2.04), depression (ORadj 1.33, 95% CI 1.13–1.56), and hematologic abnormalities (ORadj 1.32, 95% CI 1.01–1.72) were more likely to have previous exposure to IFN-β than controls. Conclusions:Among patients with RRMS, IFN-β was associated with a 1.8- and 1.6-fold increase in the risk of stroke and migraine and 1.3-fold increases in depression and hematologic abnormalities.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».