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Enregistrement W3164286391 · doi:10.1111/ene.14940

Prevalence of multimorbidity and its impact on survival in people with motor neuron disease

2021· article· en· W3164286391 sur OpenAlexaff
Stella A. Glasmacher, Patrick K. A. Kearns, Juan Larraz, Lucy Stirland, Arpan R. Mehta, Judith Newton, Christopher J. Weir, Siddharthan Chandran, Suvankar Pal

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesUK Dementia Research InstituteMotor Neurone Disease AssociationMedical Research CouncilAlzheimer's Society
Mots-clésMedicineComorbidityAmyotrophic lateral sclerosisHazard ratioProportional hazards modelConfidence intervalInternal medicineMotor neurone diseaseDiseasePhysical therapyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: This study was undertaken to determine the prevalence of multimorbidity in people with motor neuron disease (MND) and to identify whether specific patterns of multimorbidity impact survival beyond age alone. METHODS: We performed a retrospective analysis of the Scottish national MND register from 1 January 2015 to 29 October 2019. People with amyotrophic lateral sclerosis, primary lateral sclerosis, progressive muscular atrophy, or progressive bulbar palsy were included. We fitted latent class regression models incorporating comorbidities (class indicators), age, sex, and bulbar onset (covariates), and survival (distal outcome) with multimorbidity as a hypothesised latent variable. We also investigated the association between the Charlson Comorbidity Index and survival in Cox regression and compared its discrimination and calibration to age alone. RESULTS: A total of 937 people with MND were identified (median age = 67 years, 60.2% male); 64.8% (n = 515) had two or more comorbidities. We identified a subpopulation with high prevalence of cardiovascular disease, but when accounting for the relationship between age and individual comorbidities, there was no difference in survival. Both Charlson Comorbidity Index (hazard ratio [HR] per unit increase = 1.11, 95% confidence interval [CI] = 1.07-1.15, p < 0.0001) and age (HR per year increase = 1.04, 95% CI = 1.03-1.05, p < 0.0001) were significantly associated with survival, but discrimination was higher for age compared to Charlson Comorbidity Index (C-index = 0.63 vs. 0.59). CONCLUSIONS: Multimorbidity is common in MND, necessitating holistic interdisciplinary management, but age is the dominant predictor of prognosis in people with MND. Excluding people with MND and multimorbidity from trial participation may do little to homogenise the cohort in terms of survival potential and could harm generalisability.

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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,319

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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