Sex and age differences in the Multiple Sclerosis prodrome
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives Little is known of the potential sex and age differences in the MS prodrome. We investigated sex and age differences in healthcare utilization during the MS prodrome. Methods This was a population-based matched cohort study linking administrative and clinical data from British Columbia, Canada (population = 5 million). MS cases in the 5 years preceding a first demyelinating event (“administrative cohort;” n = 6,863) or MS symptom onset (“clinical cohort;” n = 966) were compared to age-, sex- and geographically-matched controls (n = 31,865/4,534). Negative binomial and modified Poisson models were used to compare the rates of physician visits and hospitalizations per international classification of diseases chapter, and prescriptions filled per drug class, between MS cases and controls across sex and age-groups (< 30, 30–49, ≥50 years). Results In the administrative cohort, males with MS had a higher relative rate for genitourinary-related visits (males: adjusted Rate Ratio (aRR) = 1.65, females: aRR = 1.19, likelihood ratio test P = 0.02) and antivertigo prescriptions (males: aRR = 4.72, females: aRR = 3.01 P < 0.01). Injury and infection-related hospitalizations were relatively more frequent for ≥50-year-olds (injuries < 30/30–49/≥50: aRR = 1.16/1.39/2.12, P < 0.01; infections 30–49/≥50: aRR = 1.43/2.72, P = 0.03), while sensory-related visits and cardiovascular prescriptions were relatively more common in younger persons (sensory 30–49/≥50: aRR = 1.67/1.45, P = 0.03; cardiovascular < 30/30–49/≥50: aRR = 1.56/1.39/1.18, P < 0.01). General practitioner visits were relatively more frequent in males (males: aRR = 1.63, females: aRR = 1.40, P < 0.01) and ≥50-year-olds (< 30/≥50: aRR = 1.32/1.55, P = 0.02), while differences in ophthalmologist visits were disproportionally larger among younger persons, < 50-years-old (< 30/30–49/≥50: aRR = 2.25/2.20/1.55, P < 0.01). None of the sex and age-related differences in the smaller clinical cohort reached significance (P ≥ 0.05). Discussion Sex and age-specific differences in healthcare use were observed in the 5 years before MS onset. Findings demonstrate fundamental heterogeneity in the MS prodromal presentation.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».