Subclinical atherosclerosis in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background People with multiple sclerosis (MS) have an increased risk of ischemic heart disease as compared to people without MS after accounting for traditional vascular risk factors. Objective We assessed whether subclinical atherosclerosis, an inflammatory disease of arteries, occurs in persons with MS who do not have traditional vascular risk factors, and whether the Framingham Score (FRS) predicted carotid intima media thickness (CIMT) similarly in people with and without MS. Methods We recruited participants with and without MS who did not have vascular disease. Participants completed questionnaires, physical assessments, underwent an ultrasound (CIMT), and provided samples for HbA1c and lipid measurements. We defined subclinical atherosclerosis as an average CIMT ≥75 th percentile, and tested the association between MS/not-MS, FRS, and atherosclerosis using logistic regression. Results We recruited 106 participants with MS 101 without MS. The average (SD) CIMT did not differ between the MS (0.60 [0.11]) and non-MS (0.61 [0.12]) cohorts (p = 0.69), nor did the proportion with atherosclerosis (MS: 11.3% vs. non-MS 13.4%, p = 0.58). On regression analysis a 1-point increase in the FRS was associated with 11% increased odds of having atherosclerosis (95%CI: 1.04, 1.19) but MS was not. Conclusion MS was not associated with subclinical atherosclerosis.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».