Disease course after pregnancy in women with progressive multiple sclerosis symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of pregnancy on disease outcomes has not been characterised in women with progressive multiple sclerosis (MS) phenotypes. This study aimed to describe the clinical characteristics and disease course of women who experienced a pregnancy after a diagnosis of primary progressive MS (PPMS) or secondary progressive MS (SPMS). METHODS: This multicentre observational cohort study utilised data from the international MSBase Registry extracted on 2 June 2024. Expanded Disability Status Scale (EDSS) scores of women with progressive MS were assessed up to 10 years postpartum and compared to those of propensity score-matched women with progressive MS without a pregnancy history. RESULTS: In total, 138 women with 164 pregnancies were included in the study, comprising 75 women with PPMS and 63 with SPMS. Of these, 24 women with PPMS and 47 with SPMS had longitudinal peri-pregnancy EDSS assessments and were included in the analysis of disability scores. A history of pregnancy was not associated with a significant difference in long-term disability trajectories in women with either PPMS (estimate = -0.02; 95% confidence interval (CI) = -0.07 to 0.04) or SPMS (estimate = 0.00; 95% CI = -0.02 to 0.03). CONCLUSION: A history of pregnancy is not associated with a significant difference in long-term disability in women with progressive MS symptoms.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».