Evaluation of the 2010 McDonald multiple sclerosis criteria in children with a clinically isolated syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnetic resonance imaging diagnostic criteria for paediatric multiple sclerosis have been established on the basis of brain imaging findings alone. The 2010 McDonald criteria for the diagnosis of multiple sclerosis, however, include spinal cord imaging for detection of lesion dissemination in space. The new criteria have been recommended in paediatric multiple sclerosis. OBJECTIVE: (1) To evaluate the 2010 McDonald multiple sclerosis criteria in children with a clinically isolated syndrome and to compare them with recently proposed magnetic resonance criteria for children; (2) to assess whether the inclusion of spinal cord imaging provided additional value to the 2010 McDonald criteria. METHODS: We performed a retrospective analysis of brain and spinal cord magnetic resonance imaging scans from 52 children with a clinically isolated syndrome. Sensitivity, specificity and accuracy of the magnetic resonance criteria were assessed. RESULTS AND CONCLUSION: The 2010 McDonald dissemination in space criteria were more sensitive (85% versus 74%) but less specific (80% versus 100%) compared to the 2005 McDonald criteria. The Callen criteria were more accurate (89%) compared to the 2010 McDonald (85%), the 2005 McDonald criteria for dissemination in space (81%), the KIDMUS criteria (46%) and the Canadian Pediatric Demyelinating Disease Network criteria (76%). The 2010 McDonald criteria for dissemination in time were more accurate (93%) than the dissemination in space criteria (85%). Inclusion of the spinal cord did not increase the accuracy of the McDonald criteria.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».