Assessing Relapses and Response to Relapse Treatment in Patients with Multiple Sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There are currently no assessment tools that focus on evaluating patients with multiple sclerosis (MS) who are experiencing a relapse or that evaluate patients' response to acute relapse treatment. In practice, assessments are often subjective, potentially resulting in overlooked symptoms, unaddressed patient concerns, unnoticed or underrecognized side effects of therapies (both disease modifying and symptomatic), and suboptimal therapeutic response. Systematic evaluation of specific symptoms and potential side effects can minimize the likelihood of overlooking important information. However, given the number of potential symptoms and adverse events that patients may experience, an exhaustive evaluation can be time-consuming. Clinicians are thus challenged to balance thoroughness with brevity. A need exists for a brief but comprehensive objective assessment tool that can be used in practice to 1) help clinicians assess patients when they present with symptoms of a relapse, and 2) evaluate outcomes of acute management. A working group of expert nurses convened to discuss recognition and management of relapses. In this article, we review data related to recognition and management of relapses, discuss practical challenges, and describe the development of an assessment questionnaire that evaluates relapse symptoms, the impact of symptoms on the patient, and the effectiveness and tolerability of acute treatment. The questionnaire is designed to be appropriate for use in MS specialty clinics, general neurology practices, or other practice settings and can be administered by nurses, physicians, other clinicians, or patients (self-evaluation). The relapse assessment questionnaire is currently being piloted in a number of practice settings.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle