Re-evaluating the treatment of acute optic neuritis
Notice bibliographique
Résumé
Clinical case reports and prospective trials have demonstrated a reproducible benefit of hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis modulation on the rate of recovery from acute inflammatory central nervous system (CNS) demyelination. As a result, corticosteroid preparations and adrenocorticotrophic hormones are the current mainstays of therapy for the treatment of acute optic neuritis (AON) and acute demyelination in multiple sclerosis.Despite facilitating the pace of recovery, HPA axis modulation and corticosteroids have failed to demonstrate long-term benefit on functional recovery. After AON, patients frequently report visual problems, motion perception difficulties and abnormal depth perception despite 'normal' (20/20) vision. In light of this disparity, the efficacy of these and other therapies for acute demyelination require re-evaluation using modern, high-precision paraclinical tools capable of monitoring tissue injury.In no arena is this more amenable than AON, where a new array of tools in retinal imaging and electrophysiology has advanced our ability to measure the anatomic and functional consequences of optic nerve injury. As a result, AON provides a unique clinical model for evaluating the treatment response of the derivative elements of acute inflammatory CNS injury: demyelination, axonal injury and neuronal degeneration.In this article, we examine current thinking on the mechanisms of immune injury in AON, discuss novel technologies for the assessment of optic nerve structure and function, and assess current and future treatment modalities. The primary aim is to develop a framework for rigorously evaluating interventions in AON and to assess their ability to preserve tissue architecture, re-establish normal physiology and restore optimal neurological function.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».