Characterizing cognitive function during relapse in multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize neuropsychological (NP) test performance during multiple sclerosis (MS) relapse and recovery. METHODS: Clinical status was assessed with NP testing and Expanded Disability Status Scale (EDSS) in 24 relapsing patients, and 24 individually-matched, stable controls. All presented with cognitive symptoms as indicated by patient, clinician or caregiver perceived decline, but were free of optic neuritis, ataxia and upper extremity weakness that could compromise NP testing. The presence of enhancing magnetic resonance imaging (MRI) lesions was considered confirmatory of relapse. Relapsing patients were treated with corticosteroids. NP testing and EDSS were compared to pre-relapse baseline levels, and three-month, post-relapse, follow-up. RESULTS: Analyses revealed significant decline on the Symbol Digit Modalities Test (SDMT) (p=0.005) and worsening on EDSS (p=0.019). Impairment was observed at the point of relapse in cases but not controls. The groups were no longer different at three-month follow-up. The increment of decline on SDMT was 3.5 raw score points, or roughly 6%. CONCLUSIONS: This is the first study to assess NP status changes during MS relapse using well established, reliable metrics. The presence of a clinically meaningful event is substantiated by decline in NP testing, observed or reported cognitive change, and in a subset of patients, gadolinium-enhancing MRI lesions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle