Systematic literature review and meta-analysis of the prevalence of secondary progressive multiple sclerosis in the USA, Europe, Canada, Australia, and Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Secondary progressive multiple sclerosis (SPMS) is a subtype of multiple sclerosis (MS), which is a chronic neurological disease, characterised by inflammation of the central nervous system. Most of MS patients eventually progress to SPMS. This study estimates the prevalence of SPMS in the United States of America, Europe, Canada, Australia, and Brazil. METHODS: A systematic literature search of the Medline and Embase databases was performed using the OVID™ SP platform to identify MS epidemiological studies published in English from database inception to September 22, 2020. Studies reporting the prevalence of MS and proportion of SPMS patients in the included population were selected. The pooled prevalence of SPMS was calculated based on the proportion of SPMS patients. The Loney quality assessment checklist was used for quality grading. A meta-analysis of the proportions was conducted in RStudio. RESULTS: A total of 4754 articles were retrieved, and prevalence was calculated from 97 relevant studies. Overall, 86 medium- and high-quality studies were included in the meta-analysis. Most studies were conducted in European countries (84 studies). The estimated pooled prevalence of SPMS was 22.42 (99% confidence interval: 18.30, 26.95)/100,000. The prevalence of SPMS was more in the North European countries, highest in Sweden and lowest in Brazil. A decline in SPMS prevalence was observed since the availability of oral disease-modifying therapies. We also observed a regional variation of higher SPMS prevalence in urban areas compared with rural areas. CONCLUSION: High variability was observed in the estimated SPMS prevalence, and the quality of the studies conducted. The influence of latitude and other factors known to affect overall MS prevalence did not fully explain the wide range of inter-country and intra-country variability identified in the results.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».