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Enregistrement W7074139988

HLA-DRB1 and month of birth in multiple sclerosis

2009· article· en· W7074139988 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUCL Discovery (University College London) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuon and positron interactions and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisRisk factorGestationAllelePregnancyRelative risk
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) displays a month-of-birth effect, with an excess of individuals being born in the spring and a deficit in the winter. This effect was shown to be more pronounced in familial cases of MS. In the present study, we investigated whether this month-of-birth association has any relation to the principal MS susceptibility gene, HLA-DRB1. METHODS: A total of 4,834 patients with MS, 4,056 controls, and 659 unaffected siblings from Canada, Sweden, and Norway were genotyped for the HLA-DRB1 gene. Month of birth was compared for patients, controls, and unaffected siblings with and without the MS risk allele HLA-DRB1*15. RESULTS: Significantly fewer patients with MS carrying the HLA-DRB1*15 risk allele were born in November compared with patients not carrying this allele (p = 0.02). Additionally, patients with MS carrying HLA-DRB1*15 had a higher number of April births compared with patients with MS not carrying HLA-DRB1*15 (p = 0.004). These differences were not present in controls or unaffected siblings. CONCLUSIONS: Month of birth, HLA-DRB1 genotype, and risk of multiple sclerosis are associated. The interaction of a seasonal risk factor with loci at or near HLA-DRB1 during gestation or shortly after birth is implicated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,162 · 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 tête enseignante, 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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