Regional variation of multiple sclerosis prevalence in Canada." Mult Scler 11(5
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe the regional distribution of multiple sclerosis (MS) prevalence in Canada, controlling for age and sex. Methods: This study used data from the Canadian Community Health Survey, a large general health survey (n/131,535) conducted in 2000/2001. Subjects aged 18 and over were included in the current analysis (n/116,109). The presence of MS was determined by self-report. Prevalence was computed in five regions (Atlantic, Quebec, Ontario, Prairies and British Columbia). Logistic regression was used to compare regions and examine for confounding/interaction by age and sex. Results: The overall Canadian MS prevalence was 240 per 100 000 (95%CI: 210/280). Prevalence ranged from 180 (95%CI: 90/260) in Quebec to 350 (95%CI: 230/470) in Atlantic Canada. Logistic regression revealed no statistical difference between the odds of MS in Quebec, Ontario and British Columbia adjusted for age and sex. The adjusted odds of MS in the Prairies and Atlantic regions were significantly higher than in the other regions combined, with odds ratios of 1.7 (95%CI: 1.1/2.4, PB/0.01) and 1.6 (95%CI: 1.1/2.4, PB/0.05) respectively. Sensitivity analysis demonstrated similar prevalence in the nonaboriginal/nonimmigrant group (n/96 219). Conclusion: Results suggest that Canadian MS prevalence differs by region. If validated, these regional differences may facilitate investigation of environmental influences.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».