Third Nerve Palsy: Analysis of 1400 Personally-examined Inpatients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most studies of third nerve palsy (TNP) antedate computerized imaging and focus primarily on chart review of referral outpatients. METHODS: To compare a large contrasting population, I reviewed 1400 personally-examined municipal hospital inpatients with TNPs seen over 37 years. RESULTS: TNPs were bilateral in 11%, complete in 33%, without other neurological signs (isolated) in 36%, and associated with recurrent cranial neuropathies in 7%. Third nerve damage occurred in the subarachnoid space in 32%, the cavernous sinus in 23%, the brainstem in 14%, as a nonlocalized peripheral neuropathy in 18% and at an uncertain location in 13%. Causes were trauma (26%), tumor (12%), diabetes (11%), aneurysm (10%), surgery (10%), stroke (8%), infection (5%), Guillain-Barre and Fisher syndromes (5%), idiopathic cavernous sinusitis (3%), benign self-limited (2%), miscellaneous (4%), and unknown (3%). Local causes, besides an abundance of trauma, included six cases involving cysticercosis, four with wound botulism, and one with coccidiomycotic meningitis. Of 234 patients with diabetes, microvascular ischemia was the cause of TNP in only two-thirds (five had aneurysms) and 53% of those with diabetic microvascular ischemia had pupillary involvement-often bilateral, suggesting concomitant autonomic neuropathy. Only 2% of aneurysms spared the pupil. Apainful onset occurred with 94% of aneurysm and 69% of diabetic cases. CONCLUSIONS: Bilateral TNPs, multiple cranial neuropathies, and accompanying neurological signs were common among our inpatients, as were causes rare in outpatient settings such as severe trauma, transtentorial herniation, midbrain strokes, and the Guillain-Barre syndrome. Few cases remained undiagnosed and nondiabetic ischemia was rare.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».