Pediatric central nervous system inflammatory demyelination: acute disseminated encephalomyelitis, clinically isolated syndromes, neuromyelitis optica, and multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: We review the recent consensus definitions for acute disseminated encephalomyelitis,clinically isolated syndromes, neuromyelitis optica, and multiple sclerosis (MS) in children. We also discuss the importance of clinically defined consistency, the need for biomarker-based patient delineation, the likelihood of subsequent MS diagnosis following acute demyelination, and current therapeutic options. RECENT FINDINGS: Studies of children after a first episode of demyelination have identified disease onset in adolescence, intrathecal oligoclonal bands and optic neuritis as associated with a higher MS risk, whereas prepubertal onset, presence of polyfocal features with encephalopathy, and transverse myelitis have been associated with a lower risk of subsequent MS. The relapsing-remitting form of MS accounts for over 96% of all MS in children. Neuromyelitis optica appears to be a distinct clinical and biological entity for which neuromyelitis optica IgG provides a high degree of specificity. Neuroimaging plays a key role in the diagnosis of acute demyelination, and serial imaging can provide evidence of lesion dissemination in time that can confirm a diagnosis of MS even in the absence of clinical relapse. SUMMARY: Although clinical definitions, increased awareness, and MRI have contributed to the increasing identification of acute demyelination and MS in children, challenges remain in predicting MS risk. Identification of reliable biomarkers or application of more advanced neuroimaging techniques would serve as invaluable tools to distinguish monophasic demyelination from the first attack of MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».