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Enregistrement W4382344241 · doi:10.1093/brain/awad218

The risk of secondary progressive multiple sclerosis is geographically determined but modifiable

2023· article· en· W4382344241 sur OpenAlexafffundabout
Sifat Sharmin, Izanne Roos, Steve Simpson, Charles B. Malpas, Marina Martínez-Sánchez, Serkan Özakbaş, Dana Horáková, Eva Havrdová, Francesco Patti, Raed Alroughani, Guillermo Izquierdo, Sara Eichau, Cavit Boz, Magd Zakaria, Marco Onofrj, Alessandra Lugaresi, Bianca Weinstock‐Guttman, Alexandre Prat, Marc Girard, Pierre Duquette, Murat Terzi, Maria Pia Amato, Rana Karabudak, François Grand’Maison, Samia J. Khoury, Pierre Grammond, Jeannette Lechner‐Scott, Katherine Buzzard, Olga Skibina, Anneke van der Walt, Helmut Butzkueven, Recai Türkoğlu, Ayşe Altıntaş, Davide Maimone, Allan G. Kermode, Nevin Shalaby, Vincent Van Pesch, Ernest Butler, Youssef Sidhom, Riadh Gouider, Saloua Mrabet, Oliver Gerlach, Aysun Soysal, Michael Barnett, Jens Kühle, Stella Hughes, J Maria, Suzanne Hodgkinson, Celia Oreja‐Guevara, Radek Ampapa, Thor Petersen, Cristina Ramo‐Tello, Daniele Spitaleri, Pamela McCombe, Bruce Taylor, Julie Prévost, Matteo Foschi, Mark Slee, Chris McGuigan, Guy Laureys, Liesbeth Van Hijfte, Koen de Gans, Claudio Solaro, Jiwon Oh, Richard Macdonell, Eduardo Agüera, Bhim Singhal, Orla Gray, Justin Garber, Bart Van Wijmeersch, Mihaela Simu, Tamara Castillo‐Triviño, José Luis Sánchez-Menoyo, Dheeraj Khurana, Abdullah Al‐Asmi, Talal Al‐Harbi, Norma Deri, Yára Dadalti Fragoso, Patrice H. Lalive, L. G. F. Sinnige, Cameron Shaw, Neil Shuey, Tünde Csépány, Ángel Pérez Sempere, Fraser Moore, D. Decoo, Barbara Willekens, Claudio Gobbi, Jennifer Massey, Todd A. Hardy, Tomáš Kalinčík

Notice bibliographique

RevueBrain · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensCegep de Saint JeromeMcGill UniversityCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesHôpital Charles-Le MoyneSt. Michael's HospitalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchSanofi GenzymeNovartis PharmaMultiple Sclerosis SocietyMultiple Sclerosis AustraliaGenentechF. Hoffmann-La RocheGrifolsUniversità di CataniaMultiple Sclerosis Society of CanadaBayer ScheringMylanMedical Research CouncilTeva Pharmaceutical IndustriesRoyal Melbourne Hospital Neuroscience FoundationUniversity of MelbourneNovartisFondazione Italiana Sclerosi MultiplaCelgeneBiogenAlexion PharmaceuticalsDementia AustraliaMerckSanofiEMD SeronoMonash UniversityRoche
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineProportional hazards modelCohortResidencePhysical therapyDemographyPediatricsInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geographical variations in the incidence and prevalence of multiple sclerosis have been reported globally. Latitude as a surrogate for exposure to ultraviolet radiation but also other lifestyle and environmental factors are regarded as drivers of this variation. No previous studies evaluated geographical variation in the risk of secondary progressive multiple sclerosis, an advanced form of multiple sclerosis that is characterized by steady accrual of irreversible disability. We evaluated differences in the risk of secondary progressive multiple sclerosis in relation to latitude and country of residence, modified by high-to-moderate efficacy immunotherapy in a geographically diverse cohort of patients with relapsing-remitting multiple sclerosis. The study included relapsing-remitting multiple sclerosis patients from the global MSBase registry with at least one recorded assessment of disability. Secondary progressive multiple sclerosis was identified as per clinician diagnosis. Sensitivity analyses used the operationalized definition of secondary progressive multiple sclerosis and the Swedish decision tree algorithm. A proportional hazards model was used to estimate the cumulative risk of secondary progressive multiple sclerosis by country of residence (latitude), adjusted for sex, age at disease onset, time from onset to relapsing-remitting phase, disability (Multiple Sclerosis Severity Score) and relapse activity at study inclusion, national multiple sclerosis prevalence, government health expenditure, and proportion of time treated with high-to-moderate efficacy disease-modifying therapy. Geographical variation in time from relapsing-remitting phase to secondary progressive phase of multiple sclerosis was modelled through a proportional hazards model with spatially correlated frailties. We included 51 126 patients (72% female) from 27 countries. The median survival time from relapsing-remitting phase to secondary progressive multiple sclerosis among all patients was 39 (95% confidence interval: 37 to 43) years. Higher latitude [median hazard ratio = 1.21, 95% credible interval (1.16, 1.26)], higher national multiple sclerosis prevalence [1.07 (1.03, 1.11)], male sex [1.30 (1.22, 1.39)], older age at onset [1.35 (1.30, 1.39)], higher disability [2.40 (2.34, 2.47)] and frequent relapses [1.18 (1.15, 1.21)] at inclusion were associated with increased hazard of secondary progressive multiple sclerosis. Higher proportion of time on high-to-moderate efficacy therapy substantially reduced the hazard of secondary progressive multiple sclerosis [0.76 (0.73, 0.79)] and reduced the effect of latitude [interaction: 0.95 (0.92, 0.99)]. At the country-level, patients in Oman, Tunisia, Iran and Canada had higher risks of secondary progressive multiple sclerosis relative to the other studied regions. Higher latitude of residence is associated with a higher probability of developing secondary progressive multiple sclerosis. High-to-moderate efficacy immunotherapy can mitigate some of this geographically co-determined risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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