Notice bibliographique
Résumé
Epstein-Barr virus (EBV), low levels of vitamin-D, smoking and the haplotype containing HLA-DRB1 have consistently been shown to be associated with an increased risk of MS. However, only modest associations have been found. An attractive hypothesis is that interactions between these factors may help to explain the variation in risk. We studied evidence of interaction between smoking and a history of infectious mononucleosis (IM, as a proxy for EBV) in a large multinational case-control study including subjects from Italy, Norway, Sweden, Serbia and Canada (EnvIMS). Analyzing currently included 2125 cases and 4455 controls we found that both IM and smoking, individually, were important factors in all countries included. Adjusted for age and sex the pooled odds ratio (OR) was 2.0 (95% CI: 1.6-2.4) for IM and of 1.8 (95% CI: 1.6-2.4) for smoking. We found that the effect of IM was significantly higher among non-smokers, pooled OR of 2.4 (95% CI: 1.8-3.2), than among smokers, pooled OR of 1.6 (95% CI: 1.3-2.1), p-value = 0.04 using multiplicative interaction term in logistic regression. This negative interaction was found in all countries included and among men and women separately. While the case-control design has limitations related to the retrospective ascertainment of risk factors, it is unlikely that the negative interaction in this study could be the result of recall bias. This observation does not support the hypothesis that the risk of MS related to EBV is increased by the presence of smoking. Indeed, our results are consistent with the suggestion that EBV (as measured by IM) and smoking represent different pathogenic pathways in 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,785 | 0,541 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».