Repetitive nerve stimulation cutoff values for the diagnosis of myasthenia gravis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Repetitive nerve stimulation (RNS) showing ≥ 10% decrement is considered the cutoff for myasthenia gravis (MG), but this has never been validated. The objective of this study was to find an optimal validated cutoff value for decrement on RNS. METHODS: We performed retrospective chart review of patients who had electrophysiological assessment for possible MG from 2013 to 2015. RESULTS: A total of 122 patients with MG and 182 controls were identified. RNS sensitivities for generalized and ocular MG using the traditional ≥10% cutoff value were 46% and 15%, respectively, for frontalis recordings, and 35% and 19%, respectively, for nasalis recordings. Using a decrement cutoff value of 7% for frontalis and 8% for nasalis increased the sensitivities by 6-11%, with specificities of 95-96%. CONCLUSIONS: For RNS in facial muscles, we suggest a cutoff value of 7-8%, which increases test sensitivity by 6-11%, while preserving high specificity for the diagnosis of MG. Muscle Nerve, 2016 Muscle Nerve 55: 166-170, 2017.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».