Prognostic Factors for Early Severity in a Childhood Multiple Sclerosis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal was to identify prognostic factors for an early severe course in a cohort of patients with childhood-onset multiple sclerosis, for the construction of a predictive tool. METHODS: The cohort consisted of 197 children from the French Kid Sclérose en Plaques neuropediatric cohort with relapsing/remitting multiple sclerosis beginning before the age of 16 years. Patients were included from 1990 to 2003. We used multivariate survival analysis (Cox model) to evaluate the prognostic value of clinical, MRI, and biological covariates at onset for the occurrence of a third attack or severe disability ("severity" outcome). RESULTS: The cohort was monitored for a mean of 5.5 +/- 3.6 years. The "severity" outcome was recorded for 144 patients (73%). The risk of severity was higher for girls, for a time between the first and second attacks of < 1 year, for childhood-onset multiple sclerosis MRI criteria at onset, for an absence of severe mental state changes at onset, and for a progressive course. A derived childhood-onset multiple sclerosis potential index for early severity was found to have a positive predictive value for severity of > 35% for the upper 2 quartiles. CONCLUSIONS: The clinical and MRI prognostic factors for early severity that were identified were used as the basis of a predictive tool, which will be validated in another cohort. This tool should make it possible to identify subgroups at risk of early severe disease and should facilitate therapeutic studies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».