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Enregistrement W1564524234 · doi:10.1212/wnl.82.10_supplement.p5.021

The Utility of Paraneoplastic Serology in the Saskatoon Health Region (P5.021)

2014· article· en· W1564524234 sur OpenAlexaffabout
Ilia Poliakov, Gary Hunter

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Neurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerologyMedicineVirologyImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the diagnostic yield of paraneoplastic serological markers tested for in the Saskatoon Health Region; the discrepancy between the tests ordered and processed; and the clinical characteristics of the patients for which they are ordered. BACKGROUND: Paraneoplastic neurological disorders (PNDs) are syndromes of protean presentation, the most classic being cerebellar degeneration. PNDs can be associated with numerous antibodies, but not in a 1-to-1 relationship. Hence, PNDs can be included in many differentials, and often multiple antibodies are tested for; however, PNDs are still difficult to identify and confirm. As these disorders may manifest before the diagnosis of a cancer, they are often considered in the differentials of patients without an oncological history. While, the understanding of PNDs is growing, there are no clear guidelines of when they should be worked up, and to what extent. DESIGN/METHODS: We identified all patients who were admitted under, or consulted to, the neurology service between Jan 1, 2012 and May 1, 2013; and for whom paraneoplastic serology was ordered. For each patient identified we applied a data collection instrument to assess the serology ordered, the serology processed, the results and the clinical characteristics of the presentation. RESULTS:In the 17 month span, 32 patients were screened for paraneoplastic serology, of which 2 (6.25%) has positive results. 278 serological tests were ordered, in total, of which 2 (0.72%) were positive. 17/32 (53%) cases had either errors of omission or commission, in terms of the serological tests ordered and those processed. 3/32 (9.4%) patients had an alternative diagnosis for their symptoms, of the remainder, 3/29 (10.3%) had evidence of a distal cancer. CONCLUSIONS:The positive result rate, per patient, for any PND workup was 6.25%. This translates to about 0.72% per individual test. Of patients with a proven distal malignancy, the positive result rate per patient was 33%. There was a discrepancy between the serology ordered, and that processed, in 53% of the cases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,251 · 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
Publié2014
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