Pharmacological approaches to CNS vasculitis: where are we at now?
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
The diagnosis and treatment of central nervous system (CNS) vasculitis is extremely challenging. Several conditions can mimic CNS vasculitis and require totally different treatment. CNS vasculitis, once confirmed, may result from infections or systemic diseases that will warrant specific treatments, or, more rarely, be primary and isolated (PCNSV). Prospective trials to help determine the optimal treatment for PCNSV are lacking, but data from several cohorts have provided seminal data on its management. The consensus is to use glucocorticoids as first-line agents, combined with additional immunosuppressants for the most severe cases, mainly cyclophosphamide for induction, followed by less-toxic maintenance therapy with azathioprine, methotrexate, or mycophenolate mofetil. The recent identification of PCNSV subgroups and predictors of outcomes might help in deciding the adequate treatment for each patient, keeping in mind that these data are based on a small number of patients. Other agents and biologics can be considered for patients with relapsing and/or refractory disease, but evidence is limited. In practice, the diagnosis must be re-questioned in patients with PCNSV refractory to standard treatment, especially with diagnoses not based on pathology.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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