Gender-affirming interventions and prognosis in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gender-affirming hormone therapy (GAHT) may increase multiple sclerosis (MS) risk, yet MS disease course among transgender and gender-diverse (TGD) individuals remains understudied. We aimed to evaluate the disease course in TGD individuals with MS (TGD-MS). METHODS: Seventeen TGD-MS were identified. Ten TGD-MS on GAHT (five transgender women with MS (TW-MS) and five transgender men with MS (TM-MS)) were investigated further for MS outcomes of symptomatic (clinical)/asymptomatic (radiological) disease activity and progressive MS (PMS) onset. RESULTS: TW-MS (mean = 54.5 years, range = 35.1-66.3) were older than TM-MS (39.2 years, range = 29.6-47.2) at last follow-up. MS onset was later in TW-MS (31.5 years, range = 25.1-39.1) than in TM-MS (21.0 years, range = 15.0-29.8). Three patients (one TW-MS, two TM-MS) experienced symptomatic activity after GAHT initiation (8-10 months); in two patients (one TW-MS, one TM-MS), this marked symptomatic MS onset. Seven patients (four TW-MS, three TM-MS) had ⩾1 clinical/radiological disease activity. Four had PMS; all were TW-MS. In three, GAHT initiation preceded PMS onset (1-5 years). Disability was higher in TW-MS than in TM-MS. CONCLUSION: MS disease course may be modified by GAHT and may differ between TW-MS and TM-MS, highlighting the need for larger long-term studies to overcome disparities in MS care. Comprehensive GAHT history, timely management, and closer follow-up are warranted in TGD-MS.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».