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Enregistrement W4400112991 · doi:10.1111/ene.16337

Oral Presentations

2024· article· en· W4400112991 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteomyelitis and Bone Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims: Active smoking is a known risk factor for Multiple sclerosis (MS) development and poor prognosis. However, the impact of past exposure to parental smoking (ParS), including maternal smoking during pregnancy (MSDP) is not well defined. We aimed to investigate how these types of early age exposures affect MS risk among adults. Methods: Using the data collected by the EnvIMS study, a large multinational case–control population-based study, we investigated the association between MS and smoking habit, MSDP and maternal/paternal smoking (MaS, PaS) in Canadian, Italian, and Norwegian populations. Data were collected with EnvIMS-Q, designed to investigate environmental exposures during early life stages. Adjusted odds ratios (aOR) for index age and participants' smoking status are presented with 95% confidence intervals (95% CI). Results: We included 1565 Canadian, 2040 Italian, and 2674 Norwegian subjects. An association between MS and MSDP and MaS was observed among Norwegians: aOR 1.38 (1.12, 1.71) and 1.39 (1.17, 1.65), respectively. A tendency for PaS to be associated with MS was found among Canadians: aOR 1.21 (0.97, 1.51). No significant association to ParS (any) was detected in the Italian population. Conclusion: Selective exposure to ParS at early age may differentially increase MS risk in the general population and independently from the subject's past/current smoking habit. The developmental origin of health and disease (‘DOHaD’) theory may help interpret these findings. The absence of an association between MS and past exposure to ParS in other populations may reflect its smaller effect on MS risk compared to other factors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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