Male Sex Is Independently Associated with Faster Disability Accumulation in Relapse-Onset MS but Not in Primary Progressive MS
Notice bibliographique
Résumé
Background Multiple Sclerosis is more common in women than men and females have more relapses than men. In a large international cohort we have evaluated the effect of gender on disability accumulation and disease progression to determine if male MS patients have a worse clinical outcome than females. Methods Using the MSBase Registry, data from 15,826 MS patients from 25 countries was analysed. Changes in the severity of MS (EDSS) were compared between sexes using a repeated measures analysis in generalised linear mixed models. Kaplan-Meier analysis was used to test for sex difference in the time to reach EDSS milestones 3 and 6 and the secondary progressive MS. Results In relapse onset MS patients (n = 14,453), males progressed significantly faster in their EDSS than females (0.133 vs 0.112 per year, P<0.001,). Females had a reduced risk of secondary progressive MS (HR (95% CI) = 0.77 (0.67 to 0.90) P = 0.001). In primary progressive MS (n = 1,373), there was a significant increase in EDSS over time in males and females (P<0.001) but there was no significant sex effect on the annualized rate of EDSS change. Conclusion Among registrants of MSBase, male relapse-onset patients accumulate disability faster than female patients. In contrast, the rate of disability accumulation between male and female patients with primary progressive MS is similar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».