Genes and environment in multiple sclerosis: Impact of temporal changes in the sex ratio on recurrence risks
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the impact of temporal increase of female to male (F:M) sex ratio for persons with multiple sclerosis (MS) on the familial risk (empiric recurrence risks or RRs) for biological relatives of affected individuals. METHODS: Detailed family histories were systematically obtained from people with MS attending the University of British Columbia Hospital MS Clinic. The study cohort was born in 1970 or more recently. Data were collected from 1 September 2015 to 31 January 2019. The study was designed to allow only one proband per family. Age-corrected RRs for biological relatives of probands were calculated based on a modification of the maximum-likelihood approach. RESULTS: Data analyses were possible for 746 unique probands (531 females; 215 males) and 19,585 of their biological relatives. RRs were temporally impacted. CONCLUSION: Both genetic sharing and environmental factors are important in determining RRs. It appears that there is an increase in MS risk due to environmental factors in later life (i.e. not shared family environment). Environmental exposures in genetically predisposed individuals might be driving the MS risk. The increase in F:M ratio of RRs for sisters/brothers of female probands over time is likely due to environmental differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».