Systematic Review of Environmental Factors Associated with Late-Onset Multiple Sclerosis: A Synthesis of Epidemiological Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Late-onset multiple sclerosis (LOMS), characterized by an onset of disease at ≥50 years, is a distinct subset of multiple sclerosis (MS) with unique clinical and demographic features. While environmental factors such as smoking, diet, infections, and air pollution are well-studied in regard to early-onset MS, their roles in LOMS are not fully understood. This systematic review evaluates the environmental and clinical factors associated with LOMS risk to provide insights for prevention and management. Methods: A systematic review of MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and Cochrane Library was conducted in accordance with PRISMA guidelines. Four studies (one case–control study, two cohort studies, and one cross-sectional study) investigating substance use, diet, disease-modifying therapies (DMTs), and demographic factors were included. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS), and findings were synthesized narratively. Results: Substance use, including smoking and the use of alcohol and drugs, was significantly associated with an increased LOMS risk (ORs 1.9–3.2). Diet quality showed no significant association with LOMS risk (HR = 1.02, 95% CI: 0.85–1.22). DMTs reduced disability progression (OR = 0.67, 95% CI: 0.55–0.81) and mortality (HR = 0.78, 95% CI: 0.65–0.94). Regional variations in symptoms were noted, with optic neuritis frequently reported as an initial symptom. Conclusions: This review identifies substance use as a significant modifiable risk factor for LOMS, while DMTs improve outcomes by reducing disability progression and mortality among elderly MS patients. The neutral findings for diet quality suggest a limited role in LOMS prevention. Further research is needed to explore broader environmental exposure and longitudinal outcomes to enhance understanding and management of LOMS.
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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 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».