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Enregistrement W3044391394 · doi:10.33588/rn.7104.2020095

Prevalencia e impacto de las comorbilidades en pacientes con esclerosis múltiple

2020· review· es· W3044391394 sur OpenAlex
Simón Cárdenas‐Robledo, Susana Otero‐Romero, Ma del Mar Tintoré Subirana

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRevista de Neurología · 2020
Typereview
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Multiple sclerosis is a chronic, inflammatory and degenerative disease of the central nervous system. In most cases it is characterised by the recurring focal neurological deficit, which may become progressive over time. Given the chronic nature of the disease, patients may present with additional diseases (comorbidities), which affect the natural history of the disease and its treatment in different ways. AIM: To summarise the available evidence regarding the influence of comorbidities on the natural history of multiple sclerosis. DEVELOPMENT: Patients with multiple sclerosis are at greater risk than the general population of developing both acute and chronic comorbidities. It has been shown that comorbidities can delay the diagnosis of multiple sclerosis after clinical onset, increase the rates of relapses and of accumulation of disability. Comorbidities also influence aspects of the choice of treatment and therapy adherence. Finally, comorbidities also increase the mortality rate and reduce the quality of life of patients with multiple sclerosis. CONCLUSIONS: Screening, diagnosis and treatment of comorbidities are a key aspect of caring for patients with multiple sclerosis to improve their long-term prognosis in terms of disability, quality of life and mortality.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,296 · 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