WED 167 Socioeconomic status and progression of disability in ms
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence that socioeconomic status (SES) is associated with multiple sclerosis (MS) incidence; however it is less clear whether there is also an association with long-term prognosis. 3113 patients were selected from the MS registries of British Columbia, Canada (n=2069), and Cardiff, Wales (n=1044). SES, based on neighbourhood-level average income, was measured at onset of MS. Cox proportional hazards regression was used to analyse the association of SES with time to sustained and confirmed EDSS 6.0 and EDSS 4.0. The association between SES and EDSS scores was assessed longitudinally by a linear regression model fitted using generalised estimating equations (GEE) with an exchangeable working correlation structure. All models were adjusted for age at onset, sex, year of onset, initial course and DMT. The cohorts were analysed individually and results combined using meta-analysis. SES was associated with hazard of reaching EDSS 6.0 (adjusted hazard ratio [aHR]=0.90, 95% CI 0.89–0.91), and 4.0 (aHR=0.93, 0.88–0.98). GEE modelling confirmed association of SES with EDSS (β=−0.13, [−0.18- −0.08], p<0.001). We found evidence that lower SES is associated with poorer outcomes. Reasons for this are complex but may include lifestyle or comorbidity. Our findings are relevant for planning and development of MS services.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».