Frailty in ageing persons with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent progress in multiple sclerosis (MS) management has contributed to a greater life expectancy in persons with MS. Ageing with MS comes with unique challenges and bears the potential to greatly affect quality of life and socioeconomic burden. OBJECTIVES: To compare frailty in ageing persons with multiple sclerosis (pwMS) and controls; to correlate frailty with MS clinical characteristics. METHODS: PwMS and controls over 50 years old were recruited in a cross-sectional study. Two validated frailty measures were assessed: the frailty index and the Fried's phenotype. Several multiple linear regressions accounting for demographic and clinical characteristics were performed. RESULTS: Eighty pwMS (57 females, mean age 58.5 ± 6 years old) and 37 controls (24 females, mean age 61 ± 6.5 years old) were recruited. Multivariable analysis identified significantly higher frailty index in pwMS (0.21 ± 0.12 vs 0.11 ± 0.08, p < 0.0001). Similarly, according to Fried's phenotype, a significantly higher percentage of pwMS were frail compared to controls (28% vs 8%). In pwMS, frailty index was independently associated with expanded disability status scale (EDSS), comorbidities, education level and disease duration. CONCLUSION: Our results suggest that frailty can be routinely assessed in pwMS. Increased frailty in MS patients suggests that, along with MS therapeutics, a tailored multidisciplinary approach of ageing pwMS is needed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».