P.072 The spectrotemporal characteristics of NMDA receptor encephalitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: NMDA receptor encephalitis (NMDA-RE) is an autoimmune disorder caused by antibodies to the NR1-NR2B heterodimer of the NMDA receptor. Currently, disease status is tracked primarily by the presence of auto-antibodies in the cerebrospinal fluid (CSF) and serum. Using serological and CSF markers along with clinical parameters to track disease progress can be challenging since patient symptoms and disease progress can vary widely. Methods: EEGs were reviewed in a 31 year old male patient with proven NMDA-RE. EEG data were sampled from various times before and after diagnosis, as well as during various stages of treatment. All analyses were performed using Matlab (Mathworks). Results: We showed that using a simple 1/f model of spectral behaviour (Buzsaki and Draguhn, 2004), we could fit the power spectra of the raw data at various instances during routine EEGs. We have demonstrated that the values of specific fitting parameters vary in relationship to the patient’s clinical status across various stages of illness. Conclusions: The aim of this project was to explore the potential utility of EEG as a complement to the usual clinical metrics used in monitoring NMDA-RE. The analysis techniques presented here highlight the use of EEG as a practical, minimaly-invasive tool to monitor progress and potentially aid in clinical decision making.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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 ».