An ‘epidemic’ of multiple sclerosis and falling infection rates? Reflecting on comparisons made and the rising multiple sclerosis incidence in Bach's 2002 <i>New England Journal of Medicine</i> figure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: We set out to revisit and comment on the evidence surrounding a popular figure published in the New England Journal of Medicine (2002), which suggests that the incidence of immune-mediated diseases, including multiple sclerosis (MS), is increased by reduced exposure to infections. METHODS: Commentary. RESULTS: We found that, to date (May 2017), this influential article has been cited >2000 times. However, on close investigation of the figure, we noticed some problems. Specifically, we observed several challenges inherent in using ecological data from disparate studies and countries to make conclusions surrounding the temporal patterns and relationships between diseases. For example, the figure depicts incidence data for MS based solely on a limited group of individuals with MS (n = 637; 455 women and 182 men) living within the region of Sassari on the island of Sardinia, known for its unique genealogy and risk of MS. However, the infectious-related data were based primarily on large population studies from the USA, with one derived from army recruits in France. CONCLUSIONS: We encourage the scientific community to apply rigorous, consistent methods in order to confirm or refute whether a strong, direct relationship does or does not exist between the incidence of MS and infectious diseases. Further, our article highlights a major knowledge gap that would benefit from a thorough review of the temporal trends related to MS incidence. Collation of this wide body of knowledge may provide a balanced understanding of this important topic and would best serve the progress of MS research.
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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 | 0,032 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».