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Enregistrement W3036820413 · doi:10.1212/wnl.0000000000010024

Comorbidity is associated with disease activity in MS

2020· article· en· W3036820413 sur OpenAlexaff
Amber Salter, Kaarina Kowalec, Kathryn C. Fitzgerald, Gary Cutter, Ruth Ann Marrie

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityDiseaseMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether comorbidity is associated with clinical (relapses, disability worsening) and MRI outcomes in multiple sclerosis (MS) by conducting a secondary analysis of the CombiRx clinical trial. METHODS: CombiRx compared interferon beta-1a, glatiramer acetate, and the combination of these agents. For participants eligible for evaluation of 6-month confirmed disability worsening, we used medical history, concomitant medications, and adverse events to ascertain comorbidity status. Comorbid conditions evaluated included hypertension, dyslipidemia, diabetes mellitus, depression, anxiety disorders, and migraine. Clinical outcomes included disease activity consisting of protocol-defined relapses, disability worsening, and MRI activity. We summarized the prevalence of these comorbid conditions and their association with disease activity and its components using multivariable Cox regression. RESULTS: Of the 1,008 participants randomized, 959 (95.1%) were eligible for assessment of 6-month disability worsening; for this subgroup, the median length of follow-up was 3.4 years (range 0.5-6.9 years). Overall, 55.1% of participants had ≥1 comorbidity at enrollment. After adjustment, anxiety (hazard ratio [HR] 1.25, 95% confidence interval [CI] 1.01-1.55) and dyslipidemia (HR 1.32, 95% CI 1.01-1.72) were associated with an increased hazard of any disease activity, while migraine (HR 0.80, 95% CI 0.67-0.97) was associated with a decreased hazard. CONCLUSIONS: In this large trial population with rigorously obtained outcomes, comorbid conditions were common among participants and influenced disease outcomes, including relapses. The comorbidity burden of clinical trial participants with MS may be an important factor in the outcome of clinical trials. Additional investigations of the impact of comorbidity on clinical trial outcomes and response to disease-modifying therapies are warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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