Traditional risk factors may not explain increased incidence of myocardial infarction in MS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the risk of incident acute myocardial infarction (AMI) in the multiple sclerosis (MS) population and a matched population without MS, controlling for traditional vascular risk factors. METHODS: We conducted a retrospective matched cohort study using population-based administrative (health claims) data in 2 Canadian provinces, British Columbia and Manitoba. We identified incident MS cases using a validated case definition. For each case, we identified up to 5 controls without MS matched on age, sex, and region. We compared the incidence of AMI between cohorts using incidence rate ratios (IRR). We used Cox proportional hazards regression to compare the hazard of AMI between cohorts adjusting for sociodemographic factors, diabetes, hypertension, and hyperlipidemia. We pooled the provincial findings using meta-analysis. RESULTS: We identified 14,565 persons with MS and 72,825 matched controls. The crude incidence of AMI per 100,000 population was 146.2 (95% confidence interval [CI] 129.0-163.5) in the MS population and 128.8 (95% CI 121.8-135.8) in the matched population. After age standardization, the incidence of AMI was higher in the MS population than in the matched population (IRR 1.18; 95% CI 1.03-1.36). After adjustment, the hazard of AMI was 60% higher in the MS population than in the matched population (hazard ratio 1.63; 95% CI 1.43-1.87). CONCLUSION: The risk of AMI is elevated in MS, and this risk may not be accounted for by traditional vascular risk factors.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».