Shedding light on the link between early life sun exposure and risk of multiple sclerosis: results from the EnvIMS Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lower levels of sun exposure in childhood have been suggested to be associated with increased risk of multiple sclerosis (MS). In this paper we extend previous work, using two novel analytical strategies. METHODS: Data collected in the Environmental risk factors In MS (EnvIMS) study, a case-control study with MS cases and population-based controls from Canada, Italy and Norway, were used. Participants reported on sun exposure behaviours for 5-year age intervals from birth; we focused on the first three age intervals (≤15 years). We compared two life course epidemiology conceptual models, the critical period and the accumulation model. We also used latent class analysis to estimate MS risk for different latent sun exposure behaviour groups. RESULTS: The analyses included 2251 cases and 4028 controls. The accumulation model was found to be the best model, which demonstrated a nearly 50% increased risk of MS comparing lowest reported summer sun exposure with highest [risk ratio (RR) = 1.47 (1.24, 1.74)]. The latent sun exposure behaviour group, characterized by low sun exposure during summer and winter and high sun protection use, had the highest risk of MS; a 76% increased risk as compared with the group with high sun exposure and low sun protection use [RR = 1.76 (1.27, 2.46)]. CONCLUSIONS: Our analyses provide novel insights into the link between sun exposure and MS. We demonstrate that more time indoors during childhood and early adolescence is linked with MS risk, and that sun protection behaviours in those who spend most time indoors may play a key role in increasing risk.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».