Risk of serious infections in multiple sclerosis patients by disease course and disability status: Results from a Swedish register-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: Serious infections are an emerging concern with increasing use of potent immunomodulation in multiple sclerosis (MS), but the extent to which MS disease features influence infectious susceptibility is poorly characterized. The objective of this study was to assess the associations of MS disease course and disability status with risk of serious infections. Methods: A cohort of 8660 MS patients was individually matched on age, sex and region of residence with 86,600 people without MS from the general population using national registers in Sweden. The study period was from 1996 to 2012, with follow-up until December 31, 2014. The main outcomes were infection as the underlying or contributory cause of death or infection-related hospital admission identified in the Cause of Death and Patient registers. MS disease course (relapsing-remitting or progressive disease) and Expanded Disability Status Scale (EDSS) score (six and over or below six) were extracted from the MS Register Hazard ratios (HRs) for any serious infection were estimated using flexible parametric models. Results: During a median follow-up of 9.6 years (interquartile range = 5.5-13.5 years), 1337 MS patients experienced a serious infection. Compared with individually matched people without MS, risk of serious infection was greater for progressive disease (HR = 3.80; 95% CI 3.52: 4.09) than relapsing-remitting disease (HR = 1.77; 95% CI: 1.62:1.93). A similar pattern of risk was seen for dichotomised EDSS score (HR = 4.26; 95% CI 3.87: 4.70 for EDSS 6.0-9.5 and HR = 1.30; 95% CI 1.1853: 1.43 for EDSS 0.0-5.5). Overall, associations with greater disability did not notably differ by immunomodulatory therapy use, but associations with lower disability were more pronounced in patients receiving these therapies. Conclusions: Disease course or EDSS score (which may be more readily available than MS course in some patients) should be considered in individual management and monitoring of MS patients, including assessing benefit-risk of therapies that influence general immune function.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».