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Enregistrement W2920816960 · doi:10.1093/brain/awz055

Multiple sclerosis: effect of beta interferon treatment on survival

2019· article· en· W2920816960 sur OpenAlexafffundabout
Elaine Kingwell, Emmanuelle Leray, Feng Zhu, John Petkau, Gilles Edan, Joël Oger, Helen Tremlett

Notice bibliographique

RevueBrain · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheUniversity of British ColumbiaMultiple Sclerosis SocietyMultiple Sclerosis Society of CanadaMichael Smith Health Research BCFondation pour l'Aide à la Recherche sur la Sclérose en PlaquesChrest FoundationNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésMedicineMultiple sclerosisCohortPopulationCohort studyIncidence (geometry)Internal medicineComorbidityObservational studyProportional hazards modelPediatricsImmunologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide, the beta interferons remain the most commonly prescribed disease-modifying drugs for multiple sclerosis. However, it is unclear if they alter survival. We investigated the association between beta interferon and mortality in the 'real-world' setting. This was a multi-centre population-based observational study of patients with relapsing-onset multiple sclerosis who were initially registered at a clinic in British Columbia, Canada (1980-2004) or Rennes, France (1976-2013). Data on this cohort were accessed from the clinical multiple sclerosis databases and from individually linked health administrative data; all data were collected prospectively. Participants were followed from the latter of their first multiple sclerosis clinic visit, 18th birthday or 1 January 1996; until death, emigration or 31 December 2013. Only those who were naïve to disease-modifying therapy and immunosuppressant treatment of multiple sclerosis at the start of their follow-up were included in the analysis. A nested case-control approach was used. Up to 20 controls, matched to cases (deaths) by country, sex, age ± 5 years, year and disability level at study entry, were randomly selected from the cohort by incidence density sampling. The associations between all-cause mortality and at least 6 months beta interferon exposure, and also cumulative exposure ('low', 6 months to 3 years; and 'high', >3 years), were estimated by conditional logistic regression adjusting for treatment with other disease-modifying therapies and age in years. Further analyses included separate analyses by sex and country, additional adjustment for comorbidity burden in the Canadian cohort, and estimation of the association between beta interferon and multiple sclerosis-related death in both countries. Among 5989 participants (75% female) with a mean age of 42 (standard deviation, SD 11) years at study entry, there were 742 deaths (70% female) and the mean age at death was 61 (SD 13) years. Of these cases, 649 were matched to between one and 20 controls. Results of the conditional logistic regression analyses are expressed as adjusted odds ratios with 95% confidence intervals. The odds of beta interferon exposure were 32% lower among cases than controls (0.68; 0.53-0.89). Increased survival was associated with >3 years beta interferon exposure (0.44; 0.30-0.66), but not between 6 months and 3 years exposure (1.00; 0.73-1.38). Findings were similar within sex and country, and for multiple sclerosis-related death. Beta interferon treatment was associated with a lower mortality risk among people with relapsing-onset multiple sclerosis. Findings were consistent between two geographically distinct regions in North America and Europe.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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