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Recent cross-sectional investigations suggest a relationship between frailty, as measured by Frailty Index (FI), and multiple sclerosis (MS). However, if and how frailty is associated with relapse activity in MS is still unknown. To explore this issue, a one-year follow-up study involving 471 patients was conducted. A univariate regression model showed an inverse association between baseline FI score and the presence of relapse, which was also confirmed in the multivariate model. These results suggest that frailty may reflect pathophysiological mecha-nisms involved in MS disease activity and that the FI may be used as an enrichment criterion in clinical trials.
Baione, V., Canevelli, M., Belvisi, D., Buscarinu, M.c., Bellucci, G., Fantozzi, R., et al. (2023). Frailty and relapse activity in multiple sclerosis: A longitudinal observation. MULTIPLE SCLEROSIS AND RELATED DISORDERS, 72, 104603 [10.1016/j.msard.2023.104603].
Frailty and relapse activity in multiple sclerosis: A longitudinal observation
Recent cross-sectional investigations suggest a relationship between frailty, as measured by Frailty Index (FI), and multiple sclerosis (MS). However, if and how frailty is associated with relapse activity in MS is still unknown. To explore this issue, a one-year follow-up study involving 471 patients was conducted. A univariate regression model showed an inverse association between baseline FI score and the presence of relapse, which was also confirmed in the multivariate model. These results suggest that frailty may reflect pathophysiological mecha-nisms involved in MS disease activity and that the FI may be used as an enrichment criterion in clinical trials.
Baione, V., Canevelli, M., Belvisi, D., Buscarinu, M.c., Bellucci, G., Fantozzi, R., et al. (2023). Frailty and relapse activity in multiple sclerosis: A longitudinal observation. MULTIPLE SCLEROSIS AND RELATED DISORDERS, 72, 104603 [10.1016/j.msard.2023.104603].
Baione, V; Canevelli, M; Belvisi, D; Buscarinu, Mc; Bellucci, G; Fantozzi, R; Nicoletti, Cg; Malatuni, G; Cortese, A; De Giglio, L; Tartaglia, M; Ferrazzano, G; Malimpensa, L; Leodori, G; Bruno, G; Ferraro, E; Marfia, Ga; Centonze, D; Salvetti, M; Conte, A
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/2108/321857
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
