Fatigue, sleep disorders, anaemia and pain in the multiple sclerosis prodrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing evidence of prodromal multiple sclerosis (MS). OBJECTIVE: The aim of this study was to determine whether fatigue, sleep disorders, anaemia or pain form part of the MS prodrome. METHODS: This population-based matched cohort study used linked administrative and clinical databases in British Columbia, Canada. The odds of fatigue, sleep disorders, anaemia and pain in the 5 years preceding the MS cases' first demyelinating claim or MS symptom onset were compared with general population controls. The frequencies of physician visits for these conditions were also compared. Modifying effects of age and sex were evaluated. RESULTS: MS cases/controls were assessed before the first demyelinating event (6863/31,865) or MS symptom onset (966/4534). Fatigue (adj.OR: 3.37; 95% CI: 2.76-4.10), sleep disorders (adj.OR: 2.61; 95% CI: 2.34-2.91), anaemia (adj.OR: 1.53; 95% CI: 1.32-1.78) and pain (adj.OR: 2.15; 95% CI: 2.03-2.27) during the 5 years preceding the first demyelinating event were more frequent among cases, and physician visits increased for cases relative to controls. The association between MS and anaemia was greater for men; that between MS and pain increased with age. Pre-MS symptom onset, sleep disorders (adj.OR: 1.72; 95% CI: 1.12-2.56) and pain (adj.OR: 1.53; 95% CI: 1.32-1.76) were more prevalent among cases. CONCLUSION: Fatigue, sleep disorders, anaemia and pain were elevated before the recognition of MS. The relative anaemia burden was higher in men and pain more evident among older adults.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».