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Enregistrement W1602346905 · doi:10.1212/wnl.82.10_supplement.p7.013

Polyneuropathy in Multiple Myeloma Patients Correlate with the Presence of Autoantibodies (P7.013)

2014· article· en· W1602346905 sur OpenAlexaboutno aff
Adam Niezgoda, S. Michalak, Lidia Gil, Mieczysław Komarnicki, Wojciech Kozubski

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyneuropathyMedicineMultiple myelomaAutoantibodyInternal medicineOncologyImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and goal of the study: Multiple myeloma is a lymphoproliferative disease often requiring neurotoxic treatment (thalidomide/bortezomibe). Patients may develop length dependent axonal polyneuropathy related with the treatment. Because of variable degree of neural involvement in patients with similar MM picture we analyzed the presence of different types of autoantibodies as a possible risk factor of more severe polyneuropathy. DESIGN/METHODS: We selected 36 consecutive patients (age: 55-71, 22 males and 14 females) referred to our clinic because of paresthesias between 2008-2011 with one year history of MM treated with thalidomide/bortezomibe. All of them were examined clinically (Toronto Clinical Neuropathy Score, TCNS) and electrophysiologically. We examined the presence of autoantibodies using indirect immunofluorescence (IIF, Euroimmun, Germany) as a screening, and in cases with positive pattern indicating the presence of onconeural antibodies line blot (Euroimmun, Germany)was performed as the confirmation test. IIF enables detection of a spectrum of autoantibodies (anti-myelin associated glycoprotein - MAG, anti-glutamic acid decarboxylase - GAD, anti-glial fibrillary acid protein - GFAP, anti-gangliosides, anti-neuroendothelium, anti-myelin). RESULTS: We found autoantibodies in 20 of them (55%) - 12 (33%) had antibodies against nucleosome antigens (ANA), 4 (11%) had anty-PNMa2/Ta(+/-), 2 (5.5%) anti-myelin and 2 (5.5%) had abnormal granular and molecular layer of cerebellar cortex staining. Mean TCNS score in patients with autoantibodies was significantly higher (mean= 7.5, SD=1.8) than in patients without autoantibodies (mean=3.5, SD 0,7) t-Student test, p<0,05. TCNS correlated with the severity of electrophysiological abnormalities (length-dependent axonal sensory [6 patients] or sensory-motor [14 patients]); no motor involvement was found in the 16 patients without autoantibodies. . CONCLUSIONS: MM patients who develop autoantibodies have higher risk of more severe polyneuropathy with motor fiber involvement in comparison to those without immunological response. EMG-ENG assessment as well as autoantibodies analysis prior to potentially neurotoxic therapy initiation may be helpful in choosing the appropriate drug.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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
Routes d'admission1
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