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Enregistrement W2999736832 · doi:10.1159/000505331

Interrogation of the Multiple Sclerosis Prodrome Using High-Dimensional Health Data

2020· article· en· W2999736832 sur OpenAlex
Yinshan Zhao, José M.A. Wijnands, Tanja Högg, Elaine Kingwell, Feng Zhu, Charity Evans, John D. Fisk, Ruth Ann Marrie, 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of SaskatchewanUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProdromeCohortLogistic regressionMedical prescriptionMultiple sclerosisDiagnosis codeCohort studyInternal medicinePopulationPsychiatryPharmacologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is growing evidence of a prodromal period in multiple sclerosis (MS). A better understanding of the prodrome may facilitate prompt recognition and treatment of MS as well as narrowing of the etiologically relevant -period when searching for MS risk factors. OBJECTIVES: To explore and further delineate the MS prodrome, we used statistical learning techniques to examine associations of physician-generated diagnostic codes and prescription medication classes in the 5 years before the first demyelinating-related claim for MS cases and matched population controls. METHODS: In this matched cohort study, we accessed data from linked health administrative hospital, physician, and prescription databases from British Columbia, Canada, between 1996 and 2013. We focused on 7 medication classes previously identified as associated with the MS prodrome: urinary anti-spasmodics, glucocorticoids, muscle relaxants, anti-epileptics, dopa-derivatives, benzodiazepine, and antivertigo preparations. Diagnostic codes associated with the use of each medication class were first identified using LASSO logistic regression analyses in two-thirds of the cohort and then validated using multivariate logistic regressions in the remaining cohort. RESULTS: Our analyses included 4,862 MS cases and 22,649 controls. Although the identified diagnostic codes showed fair to good predictive performance in 6 medication classes (C-index = 0.712-0.858), these codes failed to fully explain the higher usage of these medications by the MS cases. Compared to controls of the same age, sex, and diagnostic codes, MS cases had higher odds of filling a prescription for antivertigo preparations (adjusted OR [aOR] 2.48; 95% CI 1.92-3.19), anti-epileptics (aOR 2.34; 1.90-2.90), glucocorticoids (aOR 1.76; 1.52-2.03), urinary anti-spasmodics (aOR 1.72; 1.20-2.46), and muscle relaxants (aOR 1.33; 1.13-1.56). CONCLUSIONS: We observed markedly higher use of specific medications in MS cases in the 5 years before the first demyelinating claim. The overrepresentation of specific medications in MS cases, which was not fully explained by the physician diagnoses, may represent a signature of the MS prodrome.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,511
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,105 · 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