High prevalence of comorbidities at diagnosis in immigrants with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) has been associated with certain comorbidities in general population studies, but it is unknown how comorbidity may affect immigrants with MS. OBJECTIVE: To compare prevalence of comorbidities in immigrants and long-term residents at MS diagnosis, and in matched control populations without MS. METHODS: We identified incident MS cases using a validated definition applied to health administrative data in Ontario, Canada, from 1994 to 2017, and categorized them as immigrants or long-term residents. Immigrants and long-term residents without MS (controls) were matched to MS cases 3:1 on sex, age, and geography. RESULTS: There were 1534 immigrants and 23,731 long-term residents with MS matched with 4585 and 71,193 controls, respectively. Chronic obstructive pulmonary disease (COPD), diabetes, hypertension, ischemic heart disease, migraine, epilepsy, mood/anxiety disorders, schizophrenia, inflammatory bowel disease (IBD), and rheumatoid arthritis were significantly more prevalent among immigrants with MS compared to their controls. Prevalence of these conditions was generally similar comparing immigrants to long-term residents with MS, although COPD, epilepsy, IBD, and mood/anxiety disorders were less prevalent in immigrants. CONCLUSION: Immigrants have a high prevalence of multiple comorbidities at MS diagnosis despite the "healthy immigrant effect." Clinicians should pay close attention to identification and management of comorbidity in immigrants with MS.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».