Familial risk of early- and late-onset multiple sclerosis: a Swedish nationwide study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons who develop multiple sclerosis (MS) at a young age may bear a higher genetic risk load than persons who develop MS later in life; however, the contribution of familial influence to the risk of MS, in relation to onset age, has not been established. OBJECTIVE: To investigate the familial risk of MS at two extremes of the spectrum of MS onset age: early onset (first MS symptom < 18 years of age) and late onset (first MS symptom ≥ 50 years). METHODS: Nationwide registries in Sweden were used to identify cases of MS and controls, and their familial relations. We estimated the odds ratio (OR) of an MS diagnosis for individuals with a relative diagnosed with early-onset or late-onset MS compared with those whose relatives did not have MS, using a nested case-control design. RESULTS: 629 early-onset and 1148 late-onset MS patients were identified and matched to 10 controls from the general population by age and sex. The OR of MS for individuals with a first-degree relative diagnosed with early-onset MS was 10.86 (95% CI 6.87-17.17); and for late-onset MS was 8.08 (95% CI 6.12-10.67). CONCLUSIONS: Our findings demonstrate no substantial differences in familial risk in persons with early- and late-onset MS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».