Application and a proposed modification of the 2010 McDonald criteria for the diagnosis of multiple sclerosis in a Canadian cohort of patients with clinically isolated syndromes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2005 and 2010 McDonald criteria utilize magnetic resonance imaging (MRI) to provide evidence of disease dissemination in space (DIS) and time (DIT) for the diagnosis of multiple sclerosis (MS) in patients who have clinically isolated syndromes (CIS). METHODS: Data from 109 CIS patients not satisfying the 2005 criteria at entry into a randomized controlled minocycline trial were analyzed to determine the proportion who would have been diagnosed with MS at screening based on 2010 criteria. The impact of including symptomatic, as well as asymptomatic, MRI lesions to confirm DIT was also explored. RESULTS: Thirty percent (33/109) of patients, retrospectively, met the 2010 criteria for a diagnosis of MS at baseline. When both symptomatic and asymptomatic lesions were used to confirm DIT, three additional patients met the 2010 criteria. There was a significant 10.1% increase in the proportion of patients who met the 2010 DIS criteria, compared with the 2005 DIS criteria; however, two patients satisfied the 2005 DIS but not 2010 DIS criteria. CONCLUSION: Using 2010 McDonald criteria, 30% of the CIS patients could be diagnosed with MS using a single MRI scan. Inclusion of symptomatic lesions in the DIT criteria further increases this proportion to 33%.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».