Risk of Mortality in Immigrants with Multiple Sclerosis in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Little is known about how mortality in multiple sclerosis (MS) may differ based on sociodemographic factors, such as immigrant status. We compared mortality in immigrants versus long-term residents with MS in Ontario, Canada. METHODS: In this retrospective cohort study, we applied a validated algorithm to linked, population-based immigration and health administrative data to identify incident MS cases in Ontario between 1994 and 2014. We identified date of death, if it occurred. We used a Cox model adjusting for age, sex, income, and comorbidity, to compare survival in immigrants versus long-term residents. RESULTS: There were 23,603 incident MS cases of whom 1,410 (6.0%) were immigrants. After adjusting for covariates, risk of death was higher in immigrants in the first year after diagnosis (hazard ratio [HR] 1.66; 95% CI 1.05-2.63, p = 0.031). However, in years 1-5 (HR 0.63; 95% CI 0.40-0.98, p = 0.041) and 5-10 (HR 0.42; 95% CI 0.24-0.75, p = 0.003) after diagnosis, risk of death was lower in immigrants. Older age at onset and comorbidity were associated with higher mortality; female sex and higher socioeconomic status were associated with lower mortality. CONCLUSIONS: In this large population with universal access to health care, immigrants with MS had higher mortality compared to long-term residents in the first year after onset and lower mortality thereafter. Lower mortality in immigrants to Canada is well described and thought to be due to the healthy immigrant effect. Higher mortality in the first year after MS onset warrants further investigation as some early deaths may be preventable.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».