Distinguishing features in the presentations of childhood inflammatory brain diseases at a tertiary-care centre
Notice bibliographique
Résumé
A single centre cohort study was performed with consecutive children up to 18 years of age who were diagnosed with IBrainD from June 1989 to December 2010. Patients who were seen at The Hospital for Sick Children were identified by a search of the BrainWorks database. Demographic, clinical, laboratory, neuroimaging and histologic data from the time of diagnosis were collected. Data were analysed using descriptive and univariate statistical analysis. Cluster analysis will also be performed. A total of 165 children (47% females, median age 8.3 years) with IBrainD were identified: 124 primary angiitis of the central nervous system (cPACNS), 11 secondary CNS vasculitis (due to systemic lupus erythematosus in 4, systemic vasculitis in 2, Crohn’s disease in 1, and infection in 4), 6 neuronal-antibody associated syndromes, 6 post-infectious IBrainD, 4 other diagnoses (2 neurosarcoidosis, 1 channelopathy, 1 moya moya), and 14 non-specific IBrainD. Male sex (71%) and motor symptoms (87%), such as hemiparesis and ataxia, were more prominent in children with angiography-positive cPACNS compared to other IBrainD. Children with angiography-negative cPACNS (AN-cPACNS) and neuronal-antibody associated syndromes were more likely to be female (74% and 83%, respectively) and present with behaviour changes (56% and 50%) and cognitive dysfunction (35% and 50%) compared to other conditions. These two diagnoses could be further distinguished by the presence of headache in 62%, seizures in 79%, and abnormal MRI findings in 91% of patients with AN-cPACNS, compared to 17%, 33%, and 17%, respectively, in patients with neuronal-antibody associated syndromes. Differences observed in groups of symptoms (motor vs. cognitive-behaviour) at presentation should be considered in the development of distinct diagnostic criteria for the various childhood IBrainD, leading to earlier diagnosis and appropriate treatment.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».