Nascent Potential: May It Be a Marker in Prediction of Malignant Course in Acute Motor Axonal Neuropathy?
Notice bibliographique
Résumé
Acute motor axonal neuropathy (AMAN) is a subtype of Guillain-Barre syndrome (GBS) that is associated with a longer duration of illness and worse prognosis. Nonetheless, AMAN recovers well according to acute motor-sensory axonal neuropathy (AMSAN) that has been attributed to the underlying mechanisms such as terminal axonal damage as well as ganglioside antibody related injuries at nodes of Ranvier, rather than a primary axonopathy. On the other hand, in malignant coursed AMAN, ventral root degeneration has been shown to be the responsible mechanism for slow and incomplete recovery in these patients. In this report, I present a patient with malignant coursed AMAN who developed a rapidly, severe course of illness and no significant response to therapies (intravenous immunoglobulin and plasmapheresis) could be achieved even on the second month of follow-up. Via the presentation of this case, I draw attention to nascent potentials on electromyography as a potential paraclinical marker for malignant course in AMAN. Future studies investigating the utilizability of nascent potentials in determination of the prognosis of AMAN may provide vulnerable perspectives. In my opinion, these studies may also add crucial data for clarification of the unsolved pathophysiological mechanisms of AMAN. J Neurol Res. 2017;7(1-2):16-18 doi: https://doi.org/10.14740/jnr418w
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».