Primary central nervous system vasculitis in children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Primary angiitis of the central nervous system (PACNS) is a severe and ill-defined neurologic disease. The goal of this study was to characterize the presenting features, treatment, and neurologic outcome of PACNS in children (cPACNS) and to define the predictors of disease progression in order to identify high-risk patients with cPACNS. METHODS: The cohort comprised consecutive patients diagnosed as having cPACNS based on clinical and vascular imaging findings, including identification of arterial stenosis on conventional angiography or magnetic resonance (MR) angiography. Disease progression was defined angiographically at >3 months after initial angiography. Clinical data obtained in prospectively collected standardized assessments and results of laboratory tests, including detection of cerebrospinal fluid abnormalities, were noted, and neuroimaging studies were reanalyzed. Predictors of progression were identified and tested in multivariate regression models. RESULTS: Sixty-two consecutive patients with cPACNS (38 male, 24 female, median age 7.2 years) were included. Two distinct subgroups were identified, those with progressive disease and those with nonprogressive disease. Progressive cPACNS was found in 20 of 62 children and was predicted by a clinical presentation of neurocognitive dysfunction, multifocal parenchymal lesions on MR imaging, and evidence of distal stenoses on angiography. CONCLUSION: The spectrum of PACNS in children includes both progressive and nonprogressive forms. Characteristic features at diagnosis can be used to predict later progression, to identify a distinct high-risk cPACNS cohort, and to help guide selection of patients for immunosuppressive therapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».