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Enregistrement W4416228842 · doi:10.1002/acn3.70243

Frailty Exacerbates Disability in Progressive Multiple Sclerosis

2025· article· en· W4416228842 sur OpenAlexaboutno aff
Taylor R Wicks, Anna Wolska, Diala Ghazal, Dejan Jakimovski, Bianca Weinstock‐Guttman, Alexander Burnham, Niels Bergsland, Michael G. Dwyer, Alan T. Remaley, Robert Zivadinov, Murali Ramanathan

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Medical Research and Development CommandCongressionally Directed Medical Research ProgramsUniversity at BuffaloU.S. Department of Defense
Mots-clésMultiple sclerosisVulnerability (computing)MEDLINEQuality of life (healthcare)Comorbidity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To evaluate frailty in severe progressive multiple sclerosis (PMS) and to investigate the underlying mechanisms. METHODS: This prospective, cross-sectional, multicenter study enrolled a late severe PMS group requiring skilled nursing (n = 53) and an age, sex, and disease duration-matched control PMS group (n = 53). Participants received neurological and MRI assessments and provided blood samples. Frailty was measured on the Edmonton Frail Scale. Disability was measured on the Expanded Disability Status Scale (EDSS), and fatigue was assessed on the Fatigue Severity Scale. The inflammatory vulnerability index (IVX) and metabolic vulnerability index (MVX) were computed from nuclear magnetic resonance spectroscopy-derived metabolomic profiling. Serum neurofilament (sNfL), glial fibrillary acidic protein (GFAP), and growth differentiation factor 15 (GDF15) levels were obtained. RESULTS: The late severe PMS group had a higher median EDSS (8.0 vs. 6.0, p < 0.001) than the matched control PMS group. The late severe PMS group had a higher prevalence of frailty (73.1% vs. 23.1%, p < 0.001) and higher frailty scores (8.87 vs. 5.52, p < 0.001) than the control PMS group. EFS was associated with EDSS in both PMS groups. Positive frailty status was associated with a 1.19-point greater EDSS (p = 0.012) in the control PMS group and a 0.436-point greater EDSS in the late severe PMS group (p = 0.002). In PMS controls, the EFS and frailty status were associated with IVX (p = 0.044 for EFS) and MVX (p = 0.036 for EFS). CONCLUSIONS: Frailty is positively associated with MS disability. Inflammatory and metabolic vulnerability are associated with frailty in PMS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,335
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,143 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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