Epstein–Barr virus infection after adolescence and human herpesvirus 6A as risk factors for multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Infections with human herpesvirus 6A (HHV-6A) and Epstein-Barr virus (EBV) have been linked to multiple sclerosis (MS) development. For EBV, late infection has been proposed as a risk factor, but serological support is lacking. The objective of this study was to investigate how age affects the EBV and HHV-6A associated risks of developing MS. METHODS: In this nested case-control study, Swedish biobanks were accessed to find pre-symptomatically collected blood samples from 670 individuals who later developed relapsing MS and 670 matched controls. A bead-based multiplex assay was used to determine serological response against EBV and HHV-6A. Conditional logistic regression was used to calculate odds ratios and 95% confidence intervals. RESULTS: Seropositivity against EBV exhibited a pattern where associations switched from a decreased risk of developing MS in the group below 20 years of age to an increased risk amongst individuals aged 20-29 and 30-39 years (p for trend 0.020). The age of transition was estimated to be 18.8 years. In contrast, HHV-6A was associated with increased MS risk in all age groups (total cohort odds ratio 2.1, 95% confidence interval 1.6-2.7). CONCLUSIONS: This study suggests EBV infection after adolescence and age independent HHV-6A infection as risk factors for MS.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».