Neuromyelitis optica-IgG in childhood inflammatory demyelinating CNS disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine seroprevalence of neuromyelitis optica (NMO)-IgG in childhood CNS inflammatory demyelinating disorders. METHODS: We analyzed demographic, clinical, and radiologic data in a blinded fashion and assessed serum NMO-IgG status for 87 children: 41 with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS), 17 with NMO, 13 with monophasic/recurrent optic neuritis (ON), 13 with transverse myelitis, of whom 10 were longitudinally extensive on MRI spine (LETM), and another 3 with LETM in the context of acute disseminated encephalomyelitis (ADEM). RESULTS: Ten of the 87 children (11%) were seropositive. Eight of 17 with NMO (47%) were seropositive (7 of 9 with relapsing NMO [78%], 1 of 8 with monophasic NMO [12.5%]). Two other children were seropositive: 1 of 5 with recurrent ON and one child with recurrent LETM. No seropositive case was identified among 41 with RRMS (14% of whom had LETM at some point in their clinical course), 8 with monophasic ON, 9 with monophasic LETM, or 3 with LETM in the context of ADEM. CONCLUSIONS: The similar frequency of neuromyelitis optica (NMO)-IgG in both childhood and adult cases of NMO, and its rarity in relapsing-remitting multiple sclerosis, supports the concept that these diseases have a similar pathogenesis in childhood and adulthood. It is noteworthy that none of nine children with monophasic longitudinally extensive transverse myelitis (LETM) was NMO-IgG-seropositive. Furthermore, LETM does not appear to be as predictive of an NMO spectrum disorder in children as it is in adults. Longitudinal studies of larger pediatric LETM cohorts are required to ascertain whether the absence of NMO-IgG is a negative predictor for relapse in this childhood entity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».