MRI prognostic factors for relapse after acute CNS inflammatory demyelination in childhood
Notice bibliographique
Résumé
The prognostic factors for relapse of the initial MRI findings after a first episode of acute CNS inflammatory demyelination are unclear in children. In this study we aimed to identify initial MRI factors that are predictive of a second attack and disability after a first episode of acute CNS inflammatory demyelination in childhood. A cohort of 116 children who had a first episode of acute CNS inflammatory demyelination between 1990 and 2002 was studied using survival analysis methods. The initial MRI data were reviewed in a systematic, standardized, double-blind manner. The average follow-up was 4.9 +/- 3 years. Multivariate analysis showed that the rate of second attack was higher in patients with corpus callosum long axis perpendicular lesions (34 out of 116 patients, 30%) on the initial MRI [hazard ratio (HR) 2.89; 95% confidence interval (CI) 1.65-5.06] and/or with the sole presence of well-defined lesions (46 out of 116 patients, 40%) (HR 1.71; 95% CI 1.29-2.27). Both criteria were more specific predictors (100%) of relapse, demonstrating conversion to multiple sclerosis, than the three Barkhof criteria (63%), but were less sensitive (21% compared with 52%). None of the MRI criteria was predictive of severe disability. Using initial MRI and survival analysis methods, we identified two specific predictors of relapse and conversion to multiple sclerosis after a first episode of acute CNS inflammatory demyelination in childhood. Their low sensitivity, however, shows that this prediction remains difficult.
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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 | 0,004 |
| 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 ».