Higher Framingham Risk Scores are associated with greater loss of brain volume over time in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».