Risk of secondary progressive multiple sclerosis: A longitudinal study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The risk factors for conversion from relapsing-remitting to secondary progressive multiple sclerosis remain highly contested. Objective: The aim of this study was to determine the demographic, clinical and paraclinical features that influence the risk of conversion to secondary progressive multiple sclerosis. Methods: Patients with adult-onset relapsing–remitting multiple sclerosis and at least four recorded disability scores were selected from MSBase, a global observational cohort. The risk of conversion to objectively defined secondary progressive multiple sclerosis was evaluated at multiple time points per patient using multivariable marginal Cox regression models. Sensitivity analyses were performed. Results: A total of 15,717 patients were included in the primary analysis. Older age (hazard ratio (HR) = 1.02, p < 0.001), longer disease duration (HR = 1.01, p = 0.038), a higher Expanded Disability Status Scale score (HR = 1.30, p < 0.001), more rapid disability trajectory (HR = 2.82, p < 0.001) and greater number of relapses in the previous year (HR = 1.07, p = 0.010) were independently associated with an increased risk of secondary progressive multiple sclerosis. Improving disability (HR = 0.62, p = 0.039) and disease-modifying therapy exposure (HR = 0.71, p = 0.007) were associated with a lower risk. Recent cerebral magnetic resonance imaging activity, evidence of spinal cord lesions and oligoclonal bands in the cerebrospinal fluid were not associated with the risk of conversion. Conclusion: Risk of secondary progressive multiple sclerosis increases with age, duration of illness and worsening disability and decreases with improving disability. Therapy may delay the onset of secondary progression.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle