Neurocysticercosis in Bhutan: a cross-sectional study in people with epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to provide an assessment of the burden of neurocysticercosis among people with epilepsy (PWE) in Bhutan and evaluate the yield of various tests for Taenia solium. METHODS: PWE were enrolled at the National Referral Hospital in Thimphu (2014-2015). Serum was tested for anti-Taenia solium IgG using ELISA (Ab-ELISA), enzyme-linked immunoelectrotransfer blot (EITB), and parasite antigen. Results were compared to brain MRI. Participants were categorized as definite neurocysticercosis (MRI and EITB positive), probable neurocysticercosis (MRI or EITB positive), or without neurocysticercosis. Logistic regression models were constructed to explore clinicodemographic associations. RESULTS: There were 12/205 (6%, 95% CI 2%, 9%) definite and 40/205 (20%, 95% CI 14%, 25%) probable neurocysticercosis cases. 25/205 (12%) with positive EITB did not have neurocysticercosis on MRI, and 15/205 (7%) participants with positive MRI had negative EITB. Participants with neurocysticercosis-suggestive lesions on MRI had an average of 1.2 cysts (parenchymal 26/27; nodular/calcified stage 21/27). In a multivariable analysis, present age (OR 1.05, 95% CI 1.01,1.09, p=0.025) was positively associated with (combined probable or definite) neurocysticercosis while mesial temporal sclerosis on MRI (OR 0.294, 95% CI 0.144, 0.598, p=0.001) was negatively associated. CONCLUSIONS: Neurocysticercosis was associated with 6-25% of epilepsy in a Bhutanese cohort. Combining EITB and MRI would aid the diagnosis of neurocysticercosis among PWE since no test identified all cases.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».