Treatment responsiveness in CIDP patients with diabetes is associated with unique electrophysiological characteristics, and not with common criteria for CIDP
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Characterize treatment responsiveness in chronic inflammatory demyelinating polyradiculoneuropathy (CIDP) patients with diabetes mellitus (DM). METHODS: We performed a retrospective chart review of CIDP subjects assessed between 1997 and 2013 and compared treatment response rates in those with and without DM, using different sets of criteria. RESULTS: 99 CIDP patients were included, 34 CIDP+DM and 65 CIDP-DM patients, both having similar treatment response rates. CIDP patients fulfilling European Federation of Neurological Societies/Peripheral Nerve Society (EFNS/PNS) criteria had higher treatment response rates. Responders fulfilled a higher number of American Academy of Neurology (AAN) and EFNS/PNS criteria and had a higher number of demyelinating features in the total cohort and in CIDP-DM but not in CIDP+DM patients. CIDP+DM responders, however, had unique electrophysiologic characteristics. CONCLUSION: Fulfilling EFNS/PNS and AAN criteria, and higher number of demyelinating features, are associated with higher treatment response rates in CIDP-DM but not in CIDP+DM patients, implying the need for adjusting current criteria to predict treatment response rates in CIDP-DM patients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».