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Enregistrement W2995755393 · doi:10.1159/000504804

Causes that Contribute to the Excess Mortality Risk in Multiple Sclerosis: A Population-Based Study

2019· article· en· W2995755393 sur OpenAlex
Elaine Kingwell, Feng Zhu, Charity Evans, Thomas Duggan, Joël Oger, Helen Tremlett

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMultiple sclerosisPopulationExcess mortalityPopulation based studyDemographyEnvironmental healthGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lifespan is 6-10 years shorter in multiple sclerosis (MS), but the reasons remain unclear. Using linked clinical- and population-based administrative health databases, we compared cause-specific mortality in an MS cohort to the general population. METHODS: MS patients in British Columbia (BC), Canada, were followed from the later of first MS clinic visit or January 1, 1986, to the earlier of death, emigration, or December 31, 2013. Comprehensive mortality information was obtained by linkage to BC's multiple-cause-of-death mortality data. Causes were grouped using International Classification of Disease codes. Standardized mortality ratios (SMRs) were calculated for underlying cause, and relative mortality ratios (RMRs) for any mention cause, by comparison to mortality rates in the age-, sex-, and calendar year-matched general population. Cause-specific relative mortality was explored by sex and disease course (relapsing onset and primary progressive). RESULTS: Among 6,629 MS patients with 104,236 patient-years of follow-up, 1,416 died. The all-cause mortality risk was increased relative to the general population (SMR 2.71; 95% CI 2.55-2.87). MS was the underlying cause in 50.4%, and a mentioned cause in 77.9%, of deaths. Mortality by underlying cause was higher than expected for genitourinary disorders/infections (SMR 3.55; 95% CI 2.25-5.32), respiratory diseases/infections (SMR 2.69; 95% CI 2.17-3.28), suicide (SMR 2.40; 95% CI 1.61-3.45), cardiovascular disease (SMR 1.57; 95% CI 1.36-1.81), and other infections/septicemia (SMR 1.83; 95% CI 1.15-2.78). Risks of death due to overall cancer, accidents, digestive system disorders, and endocrine/nutritional diseases as underlying causes were similar to the general population. However, mortality with any mention of accidents (RMR 2.71; 95% CI 2.22-3.29) or endocrine/nutritional diseases (RMR 1.75; 95% CI 1.46-2.09) was greater. Bladder cancer mortality was increased in women (SMR 3.87; 95% CI 1.42-8.42) but not men. No notable differences were observed by disease course. CONCLUSIONS: MS itself was the most frequent underlying cause of death. Infections (genitourinary, respiratory, and septicemia), suicides, cardiovascular disease, and accidents contributed significantly to the increased risk of death. Some findings differed by sex, but not disease course. Multiple-cause death data offer advantages over "traditional" use of underlying cause only.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,190 · 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