Distinct Phenotype Clusters in Childhood Inflammatory Brain Diseases: Implications for Diagnostic Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify distinct clusters of children with inflammatory brain diseases based on clinical, laboratory, and imaging features at presentation, to assess which features contribute strongly to the development of clusters, and to compare additional features between the identified clusters. METHODS: A single-center cohort study was performed with children who had been diagnosed as having an inflammatory brain disease between June 1, 1989 and December 31, 2010. Demographic, clinical, laboratory, neuroimaging, and histologic data at diagnosis were collected. K-means cluster analysis was performed to identify clusters of patients based on their presenting features. Associations between the clusters and patient variables, such as diagnoses, were determined. RESULTS: A total of 147 children (50% female; median age 8.8 years) were identified: 105 with primary central nervous system (CNS) vasculitis, 11 with secondary CNS vasculitis, 8 with neuronal antibody syndromes, 6 with postinfectious syndromes, and 17 with other inflammatory brain diseases. Three distinct clusters were identified. Paresis and speech deficits were the most common presenting features in cluster 1. Children in cluster 2 were likely to present with behavior changes, cognitive dysfunction, and seizures, while those in cluster 3 experienced ataxia, vision abnormalities, and seizures. Lesions seen on T2/fluid-attenuated inversion recovery sequences of magnetic resonance imaging were common in all clusters, but unilateral ischemic lesions were more prominent in cluster 1. The clusters were associated with specific diagnoses and diagnostic test results. CONCLUSION: Children with inflammatory brain diseases presented with distinct phenotypical patterns that are associated with specific diagnoses. This information may inform the development of a diagnostic classification of childhood inflammatory brain diseases and suggest that specific pathways of diagnostic evaluation are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».