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Enregistrement W4410155113 · doi:10.1093/braincomms/fcaf180

Higher healthcare use before paediatric multiple sclerosis onset: a nationwide cohort study

2025· article· en· W4410155113 sur OpenAlexaff
Kyla A. McKay, Ali Manouchehrinia, Feng Zhu, Yinshan Zhao, Ruth Ann Marrie, Colleen J. Maxwell, Jan Hillert, Helen Tremlett

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésCohortMedicineMultiple sclerosisHealth careCohort studyPediatricsPolitical scienceInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence of increased healthcare use occurring before paediatric-onset multiple sclerosis presentation suggests a prodromal phase. However, little is known of its duration or features, and few studies have accessed a clinical cohort to examine the period before symptom onset. We compared annual rates of healthcare use before paediatric multiple sclerosis onset in clinical and administrative cohorts versus matched non-multiple sclerosis cohorts. We identified persons with paediatric-onset multiple sclerosis from the Swedish Multiple Sclerosis registry and population-based administrative data using a validated algorithm requiring ≥3 hospital or outpatient multiple sclerosis diagnostic codes recorded on separate dates. The index date was multiple sclerosis symptom onset, as recorded in the multiple sclerosis registry by a neurologist (clinical cohort) or the earliest demyelinating disease-related International Classification of Diseases code (administrative cohort). Individuals with age at index <18 years were matched with up to five individuals from the general population on sex, birth year, county of residence at the index date and residency time. Healthcare use was measured as hospital/outpatient diagnoses (International Classification of Diseases chapters) and prescription drug classes (Anatomical Therapeutic Chemical classification system, 2nd level). Yearly rates of hospital and outpatient visits (up to 17 years pre-index) and prescription fills (up to 14 years pre-index) were compared using Quasi-Poisson regression. The clinical/administrative cohorts included 233/206 paediatric-onset multiple sclerosis and 1151/1011 matched individuals, with a mean age at the index of 16 years (standard deviation: 2) in all four groups. In both cohorts, individuals with paediatric-onset multiple sclerosis exhibited elevated healthcare use predominantly 1-10 years pre-index, including, for example, higher prescriptions filled for corticosteroids for dermatological use (rate ratio range: 2.61-3.91) and outpatient visits for ill-defined signs/symptoms (rate ratio range: 2.17-8.64) and unassigned ICD codes (rate ratio range: 2.20-4.17). In the year pre-index, individuals with paediatric-onset multiple sclerosis in both cohorts exhibited higher rates of outpatient visits for neoplasms, nervous system disorders, sense organ conditions, ill-defined signs/symptoms and 'other health system contact' (rate ratio range: 2.05-18.00). In the same year, the clinical cohort also had higher rates of prescription fills for 'other gynecologicals' (4.08, 95% confidence interval: 1.04-16.09), and the administrative cohort had higher rates for prescriptions filled across eight drug classes (rate ratio range: 1.56-6.49). Healthcare use was higher primarily in the 1-10 years before paediatric-onset multiple sclerosis versus a matched cohort, suggestive of a prodromal phase. During this period, the paediatric-onset multiple sclerosis cohort was more often identified as having ill-defined signs/symptoms, neoplasms and skin-related issues.

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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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