MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2004904115 · doi:10.1177/0883073814562252

Early-Onset Aicardi-Goutières Syndrome

2014· article· en· W2004904115 sur OpenAlexaff
Adeline Vanderver, Morgan Prust, Nadja Kadom, Scott Demarest, Yanick J. Crow, Guy Helman, Simona Orcesi, Roberta La Piana, C. Uggetti, Jichuan Wang, Heather Gordisch-Dressman, Marjo S. van der Knaap, John H. Livingston

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeU.S. Public Health ServiceNational Institutes of HealthEuropean CommissionChildren's National Hospital
Mots-clésMedicineMicroangiopathyLeukodystrophyMagnetic resonance imagingAtrophyPathologyCerebral atrophyRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aicardi-Goutières syndrome is an inherited leukodystrophy with calcifying microangiopathy and abnormal central nervous system myelination. As fewer diagnostic computed tomographic (CT) scans are being performed due to increased availability of magnetic resonance imaging (MRI), there is a potential for missed diagnoses on the basis of calcifications. We review a series of patients with MRIs selected from IRB-approved leukodystrophy biorepositories to identify MRI patterns for recognition of early-onset Aicardi-Goutières syndrome and scored for a panel of radiologic predictors. Each individual predictor was tested against disease status using exact logistic regression. Features for pattern recognition of Aicardi-Goutières syndrome are temporal lobe swelling followed by atrophy with temporal horn dilatation, early global cerebral atrophy and visible calcifications, as evidenced by 94.44% of cases of Aicardi-Goutières syndrome correctly classified with a sensitivity of 90.9% and specificity of 96.9%. We identify a panel of MRI features predictive of Aicardi-Goutières syndrome in young patients that would differentiate it from other leukoencephalopathies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations43
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Child NeurologyMême sujetinterferon and immune responsesTravaux en français237 207