Psychiatric morbidity during the multiple sclerosis prodrome is associated with future disability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests a prodromal phase in multiple sclerosis (MS) identifiable via healthcare use, including psychiatric symptoms. The association between psychiatric morbidity in this phase and future outcomes remains unclear. OBJECTIVES: We investigated the association between psychiatric morbidity in the 5-years pre-MS onset and subsequent disability (EDSS) scores. METHODS: We identified MS patients who visited an MS clinic in British Columbia, Canada (1991-2018) and linked their clinical and population-based health administrative data. Psychiatric morbidity was identified using physician/hospital visits in the 5-years pre-MS onset. Multivariable generalized linear models examined the association between psychiatric morbidity and subsequent EDSS scores. We explored effect modification by sex, age, and MS course and investigated if high psychiatric-related physician visits (>median) or hospitalizations (measures of "psychiatric morbidity burden") were associated with EDSS scores. RESULTS: Among 2212 MS patients, 481 (21.7%) had psychiatric morbidity in the 5-years pre-MS onset. Follow-up averaged 5.2 (SD: 4.9) years (first-to-last EDSS assessment). Psychiatric morbidity pre-MS onset was associated with higher post-diagnosis EDSS scores (covariate-adjusted[adj) β = 0.17; 95% confidence interval (CI): 0.03-0.30). Associations were more pronounced in males (adjβ = 0.43; 95% CI: 0.04-0.83), <30 years (adjβ = 0.44; 95% CI: 0.15-0.73), relapsing-onset-MS (adjβ = 0.22; 95% CI: 0.08-0.37) and high psychiatric-related physician visit burden (adjβ = 0.23; 95% CI: 0.05-0.41), or hospitalizations (adjβ = 0.48; 95% CI: 0.002-0.96). CONCLUSIONS: Psychiatric morbidity before MS recognition was associated with increased future disability, particularly in males, younger individuals, relapsing-onset-MS, and high pre-MS onset psychiatric morbidity burden.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».