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Enregistrement W3173562773 · doi:10.1016/j.msard.2021.103088

Higher Framingham Risk Scores are associated with greater loss of brain volume over time in multiple sclerosis

2021· article· en· W3173562773 sur OpenAlexafffund
Ruth Ann Marrie, Ronak Patel, Chase R. Figley, Jennifer Kornelsen, James M. Bolton, Lesley A. Graff, Erin L. Mazerolle, Carl Helmick, Christopher O'Grady, Md Nasir Uddin, James Marriott, Çharles N. Bernstein, John D. Fisk

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie UniversitySt. Francis Xavier UniversityUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCrohn's and Colitis CanadaMultiple Sclerosis Society of CanadaResearch Manitoba
Mots-clésMedicineBrain sizeFramingham Risk ScoreFramingham Heart StudyPercentileInternal medicineMultiple sclerosisCardiologyDiseaseMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few studies have evaluated the association between comorbidities associated with increased vascular risk and brain volume changes in multiple sclerosis (MS). To date, findings have not been consistent with respect to which comorbidities are associated with lower brain volumes or whether comorbidities associated with increased vascular risk are associated with greater brain volume loss over time. OBJECTIVES: We aimed to evaluate the association between the Framingham Risk Score (FRS) which evaluates vascular risk and normalized whole brain volume in MS. METHODS: We included 98 participants with MS who underwent two brain MRIs two years apart, from which whole brain volumes were calculated. Each participant reported their comorbidities and medications taken. Blood pressure, height and weight were recorded and we calculated the FRS. We tested the association between the FRS at baseline and brain volume at the second time point using quantile regression adjusting for baseline normalized brain volume, age, gender and use of disease-modifying therapy. RESULTS: As the FRS increased, brain volume was lower, both at enrollment (β= -0.24; 95%CI: -0.42, -0.04) and at follow-up (-0.27; 95%CI: -0.45, -0.08). After further adjustment for age, gender, and use of disease modifying therapy, higher FRS remained associated with lower brain volume at follow-up at the 90th percentile of brain volume (β= -2.22; 95%CI: -3.40, -1.04) but not at the 10th or 50th percentiles. CONCLUSION: Higher FRS were associated with lower brain volumes in persons with MS at baseline, and with brain volume loss over time. This effect was most pronounced for persons with higher brain volumes at baseline, which suggests that prevention, detection and effective management of comorbidities associated with vascular risk in people with MS is particularly important early in the disease course.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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