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Enregistrement W7009836315

Exploring the link between autoimmune disorders and the risk of developing multiple sclerosis

2024· dissertation· en· W7009836315 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreMcGill UniversityFondazione Italiana Sclerosi Multipla
Mots-clésMultiple sclerosisAutoimmune diseaseDiseaseAutoimmunityRisk factorMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is a chronic inflammatory disorder of the central nervous system which leads to demyelination and neurodegeneration.While the cause of MS remains unknown, current research points to key genetic, environmental, and infectious factors which play a role in the onset of disease.The aim of the research undertaken in this thesis was to investigate the possible role of autoimmune disorders (AiDs) in the etiology of MS and to determine whether specific AiDs confer an increased risk for MS.The AiDs examined in this thesis are rheumatoid arthritis (RA), type-1 diabetes (T1D), psoriasis, Crohn's disease (CD), ulcerative colitis (UC), systemic lupus erythematosus (SLE), celiac disease, hypothyroidism, and hyperthyroidism.Published studies yielded conflicting results; some studies found that T1D, psoriasis, CD, SLE, and hypothyroidism were associated with an increased risk of MS, while others found no evidence of an association with MS.The association between AiDs and the risk of MS was studied using data from the Canadian, Italian, and Norwegian components of the Environmental Risk Factors in Multiple Sclerosis (EnvIMS) study, a multi-national case-control study.Cases (N = 2,242) were frequency matched to controls (N = 3,992) on sex and age in each country.Three exposure windows were defined to assess the association between the AiDs and MS; exposure window one (EW1) was the diagnosis of the AiD any time prior to MS, exposure window two (EW2) required a minimum 5-year time lag between the diagnosis of the AiD and MS, and exposure window 3 (EW3) only included AiDs diagnosed at age 18 years or younger.The association between the AiDs and MS in each exposure window was explored in two ways: 1) the association between having any AiD and the risk of MS, and 2) the association between each of the AiDs and the risk of MS (for EW1 and EW2 only), where numbers were sufficient to permit such analyses.The

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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