Notice bibliographique
Résumé
Since the discovery in 2004 of NMO-IgG, the autoantibody associated with neuromyelitis optica (NMO),1 neurologists are increasingly relying on the NMO-IgG test to rule in or rule out NMO. Related disorders like optic neuritis (ON), transverse myelitis (TM), acute disseminated encephalomyelitis (ADEM), and longitudinally extensive TM (LETM; ≥3 spinal cord vertebral segments) can all be monophasic or multiphasic, can occur together or individually, and can occur in adults or children. Similarly, multiple sclerosis (MS) is often confused with these disorders, especially early in the disease. But little is known about the prevalence of NMO-IgG in children presenting with these disorders. In the current issue of Neurology ®, Dr. Banwell at the Hospital for Sick Children in Toronto, Canada, along with colleagues in Argentina and Montreal, and Dr. Pittock and colleagues at the Mayo Clinic in Rochester, Minnesota, aim to determine the seroprevalence of NMO-IgG in children with NMO and related disorders.2 This is the first published characterization of NMO-IgG seroprevalence in children and includes 87 patients with NMO, TM, ON, ADEM +TM, and MS from two centers, Toronto and Buenos Aires. Diagnoses were based on well-established clinical and radiologic criteria, and clinicians were blinded to the NMO-IgG status for the purpose of this study. The results …
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».