A systematic review of morbidities suggestive of the multiple sclerosis prodrome
Notice bibliographique
Résumé
The identification of a prodromal phase in multiple sclerosis (MS) could have major implications for earlier recognition and management of MS. The authors conducted a systematic review assessing studies of morbidities before, or at, MS onset or diagnosis.Areas covered: Two independent reviewers searched Medline, Embase, Psycinfo and CINAHL from inception to February 8th, 2019. To be eligible, studies had to be published in English and report the relative occurrence of at least one morbidity or symptom before, or at, MS onset or diagnosis among MS cases in comparison to a control group not known to have MS. Findings were narratively synthesized. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa scale (NOS, maximum score 9).Expert opinion: Twenty-nine studies were included, which comprised 83,590 MS cases and 396,343 controls. Most were case-control studies (25/29), 8/29 were of high quality (NOS≥8) and 19/29 examined the period before MS symptom onset. Most studies assessing anxiety, depression, migraine and lower cognitive performance found these conditions to be more prevalent before MS onset or diagnosis relative to controls. There was limited evidence to implicate other conditions. Thus, there is evidence that anxiety, depression, migraine and lower cognitive performance form part of the MS prodrome.
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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 | 0,010 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».