Autoimmune comorbidities in multiple sclerosis. A population-based study using artificial intelligence

Comorbilidades autoinmunes en pacientes con esclerosis múltiple. Un estudio basado en la población utilizando inteligencia artificial

N. García-Alvaradoa,

Corresponding author

[e-mail]

Corresponding author.

, M.I. Morales-Casadoa, P. Beneyto-Martínb

a Departamento de Neurología, Hospital Universitario de Toledo, Toledo, Spain

b Unidad de Investigación, Hospital Universitario de Toledo, Toledo, Spain

Abstract

Introduction

The prevalence of autoimmune comorbidities in patients with multiple sclerosis (MS) has been the subject of numerous epidemiological studies. Due to the presence of biases and the heterogeneity of the publications, this association has not been firmly demonstrated. The aim of our study is to establish the prevalence of autoimmune diseases in MS patients from our region (Castilla-La Mancha, Spain) and to compare it with the prevalence of autoimmune diseases in a non-MS population, in order to strengthen the evidence for an association between MS and other autoimmune conditions.

Patients and methods

We conducted a retrospective, non-interventional, multicenter study analyzing the electronic medical records of 3,309,298 patients in the Castilla-La Mancha area (Spain) using an artificial intelligence system.

Results

22.5% of MS patients had at least one other autoimmune disease. Hypothyroidism, followed by type 1 diabetes mellitus and psoriasis, were the three most frequent autoimmune diseases in the MS cohort.

Conclusions

In the present study, we observed an association between most of the autoimmune diseases studied and MS when comparing their prevalence in the MS population versus the non-MS population. Confirmation of these findings could lead to changes in preventive strategies, diagnostic protocols, and therapeutic approaches for MS patients. Large-scale data analysis using artificial intelligence may help resolve epidemiological questions that remain unanswered to date.

Keywords:

multiple sclerosis

autoimmune

comorbidities

artificial intelligence

Resumen

Introducción

La prevalencia de comorbilidades autoinmunes en pacientes con esclerosis múltiple (EM) ha sido objeto de numerosos estudios epidemiológicos. Debido a la existencia de sesgos y la heterogeneidad de las publicaciones no se ha podido demostrar firmemente esta asociación. El objetivo de nuestro estudio es establecer la prevalencia de enfermedades autoinmunes en pacientes con EM de nuestra región (Castilla La Mancha, España), y compararla con la prevalencia de enfermedades autoinmunes en población sin EM con el fin de ampliar la evidencia a favor de la asociación entre la EM y otras enfermedades autoinmunes.

Pacientes y métodos

Se ha realizado un estudio retrospectivo, no intervencionista y multicéntrico que analiza los registros médicos electrónicos de un total de 3.309.298 pacientes en el área de Castilla La Mancha (España) utilizando un sistema de inteligencia artificial.

Resultados

El 22,5% de los pacientes con EM asociaba al menos otra enfermedad autoinmune. El hipotiroidismo, seguido de la diabetes mellitus tipo 1 y la psoriasis fueron las tres enfermedades autoinmunes más frecuentes en la población con EM.

Conclusiones

En nuestro estudio, observamos una asociación de la mayor parte de las enfermedades autoinmunes estudiadas con la EM comparando la prevalencia de éstas en población con EM respecto a la población sin EM. La confirmación de estos resultados podría implicar cambios en estrategias preventivas, protocolos diagnósticos y abordaje terapéutico de los pacientes con EM. El análisis masivo de datos mediante inteligencia artificial puede contribuir a la resolución de cuestiones epidemiológicas no resueltas hasta el momento.

Palabras clave:

Esclerosis múltiple

autoinmune

comorbilidades

inteligencia artificial