Differential diagnosis of suspected multiple sclerosis: a consensus approach
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
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Diagnosis of multiple sclerosis (MS) requires exclusion of diseases that could better explain the clinical and paraclinical findings. A systematic process for exclusion of alternative diagnoses has not been defined. An International Panel of MS experts developed consensus perspectives on MS differential diagnosis. METHODS: Using available literature and consensus, we developed guidelines for MS differential diagnosis, focusing on exclusion of potential MS mimics, diagnosis of common initial isolated clinical syndromes, and differentiating between MS and non-MS idiopathic inflammatory demyelinating diseases. RESULTS: We present recommendations for 1) clinical and paraclinical red flags suggesting alternative diagnoses to MS; 2) more precise definition of "clinically isolated syndromes" (CIS), often the first presentations of MS or its alternatives; 3) algorithms for diagnosis of three common CISs related to MS in the optic nerves, brainstem, and spinal cord; and 4) a classification scheme and diagnosis criteria for idiopathic inflammatory demyelinating disorders of the central nervous system. CONCLUSIONS: Differential diagnosis leading to MS or alternatives is complex and a strong evidence base is lacking. Consensus-determined guidelines provide a practical path for diagnosis and will be useful for the non-MS specialist neurologist. Recommendations are made for future research to validate and support these guidelines. Guidance on the differential diagnosis process when MS is under consideration will enhance diagnostic accuracy and precision.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle