Incident depression in patients diagnosed with multiple sclerosis: a multi‐database study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Data on rates of newly diagnosed depression after multiple sclerosis (MS) diagnosis are sparse. Here, incident, treated depression in MS patients after diagnosis compared with matched non-MS patients is described. METHODS: A matched cohort study was conducted in two separate electronic medical databases: the US Department of Defense (US-DOD) military healthcare system and the UK's Clinical Practice Research Datalink GOLD (UK-CPRD). The study population included all patients with a first recorded diagnosis of MS and matched non-MS patients. Patients with a history of treated depression were excluded. Incidence rates and incidence rate ratios with 95% confidence intervals for treated depression after MS diagnosis/matched date were estimated. RESULTS: Incidence rate ratios of treated depression amongst MS patients compared with non-MS patients were 3.20 (95% confidence interval 3.05-3.35) in the US-DOD and 1.90 (95% confidence interval 1.74-2.06) in the UK-CPRD. Incidence rate ratios were elevated across age and sex. Rates were higher in females than males but, compared to non-MS patients, males with MS had a higher relative risk than females with MS. CONCLUSIONS: Multiple sclerosis patients in the UK and the USA have a two- to three-fold increased risk of new, treated depression compared to matched non-MS patients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».