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Enregistrement W2562749747 · doi:10.21767/2171-6625.100045

Diagnostic Value of Neurophysiological Evaluation in Patients with ARSACS

2015· article· en· W2562749747 sur OpenAlexaboutno aff
Jun Tsugawa, Shinji Ouma, Jiro Fukae

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology and Neuroscience · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeripheral neuropathyPathologyElectrophysiologyNeuroscienceInternal medicineEndocrinologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Title: Diagnostic value of neurophysiological evaluation in patients with ARSACS. Background: Autosomal recessive spastic ataxia of Charlevoix-Saguenay (ARSACS) is characterized by early-onset spastic ataxia with congenital deformity of the extremities and retinal striation. Although it has been known that ARSACS is frequently associated with peripheral neuropathy, it has not been described in detail using electrophysiology. Methods and finding: We report the clinical, electrophysiological, and nerve ultrasonographic findings of three patients with ARSACS. Our patients exhibited electrophysiological signs of both myelinopathy and axonopathy, predominantly affecting the lower limbs, with slow MCV and prolonged F wave latency. These results suggested that the characteristics of neuropathy in ARSACS might arise from primary length-dependent peripheral myelinopathy associated with secondary axonal injury that worsened over a long period. Nerve ultrasonography revealed slight nerve enlargement, also suggestive of peripheral nerve demyelnation. These findings indicated that the peripheral neuropathy observed in patients with ARSACS might predominantly be demyelinating in origin with patchy demyelination. Conclusion: These electrophysiological and ultrasonographical observations might be helpful for the accurate diagnosis of ARSACS because clinical features of ARSACS are diverse, including atypical cases with a spasticity-lacking phenotype or cases without a family history.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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