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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».