Proportion of Life Spent in Canada and the Incidence of Multiple Sclerosis in Permanent Immigrants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: While immigrants to high-income countries have a lower risk of multiple sclerosis (MS) compared with host populations, it is unknown whether this lower risk among immigrants increases over time. Our objective was to evaluate the association between proportion of life spent in Canada and the hazard of incident MS in Canadian immigrants. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study in Ontario, using linked health administrative databases. We followed immigrants, who arrived in Ontario between 1985 and 2003, from January 1, 2003, to December 31, 2016, to record incident MS using a validated algorithm based on hospital admission or outpatient visits. We derived proportion of life spent in Canada based on age at arrival and time since immigration obtained from linked immigration records. We used multivariable proportional hazard models, adjusting for demographics and comorbidities, to evaluate the association between proportion of life in Canada and the incidence of MS, where proportion of life was modelled using restricted cubic spline terms. We further evaluated the role of age at migration (15 or younger vs older than 15 years), sex, and immigration class in sensitivity analyses. RESULTS: (immigration class × proportion of life) = 0.13). The results did not vary by age at migration but were statistically significant only at higher values of proportion of life for immigrants aged 15 years or younger at arrival. DISCUSSION: The risk of incident MS in immigrants varied with the proportion of life spent in Canada, suggesting an acculturation effect on MS risk. Further work is required to understand environmental and sociocultural factors driving the observed association.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».