Assessment of Outcome Predictors after First Attack of Optic Neuritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optic Neuritis (ON) is one of the most common clinically isolated syndromes which develops into clinically diagnosed Multiple Sclerosis (CDMS) over time. OBJECTIVE: To assess the conversion rate of Iranian patients presenting with idiopathic ON to CDMS as well as monitoring potential demographic and clinical risk factors. METHODS: Atotal of 219 patients' medical records of idiopathic ON from March 2001 to May 2009 were reviewed. Demographic findings, ophthalmologic characteristics on admission and discharge, diagnostic approaches, type and dosage of therapy were retrospectively reviewed. A structured telephone interview was then conducted to identify patients who had subsequently been diagnosed with MS. Survival analysis was used to evaluate the cumulative probability of MS conversion and contributory risk factors. RESULTS: From the 219 ON patients, 109 [age 11-51, female: 81%] were followed up. Among the male gender the mean age of patients developing MS was significantly lower (P=0.01). In cox regression model, female sex (p=0.07), bilateral ON (p=0.003), MRI abnormalities (p <0.001) and high dose (5g) corticosteroid therapy (p<0.001) were identified as risk factors for the development of MS. The two and five year cumulative probability of developing MS were 27% and 45%, respectively. CONCLUSIONS: Idiopathic ON in Iranian patients carries higher risk of progression to MS compared to other Asian countries. MRI lesions are the strongest independent risk factor of developing CDMS. Bilateral ON, female gender and high dose corticosteroid therapy are also important factors in predicting CDMS development.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».