Many faces of neurosarcoidosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Neurosarcoidosis occurs in 5% of patients with sarcoidosis and can be difficult to diagnose. In this review we discuss the most recent advances in our understanding of the disease, describing clinical characteristics, diagnostic process, treatment, and prognosis. RECENT FINDINGS: Clinical presentation is heterogeneous with most patients presenting with cranial nerve palsy, headache, or sensory abnormalities. Patients are classified according to probability of the diagnosis with the Zajicek criteria. In these criteria, histopathological confirmation of noncaseating granulomas in affected tissue outside the nervous system is key. Radiological abnormalities on neuroimaging are nonspecific. No biomarkers have been described that adequately identify patients with sarcoidosis. However, soluble interleukin-2 receptor is a relatively novel biomarker that may be useful. In addition to HRCT scan, F-FDG PET-CT scanning can identify occult locations of disease activity and aid in obtaining pathological confirmation. Despite the use of new therapies, still a third of patients remains stable, deteriorate, or die. SUMMARY: Diagnosing and treating patients with neurosarcoidosis remains a challenge. Long-term prospective studies evaluating patients suspected of neurosarcoidosis are needed to assess sensitivity and specificity of ancillary investigations and diagnostic criteria. Furthermore, future studies are needed to evaluate the prognosis and the optimal treatment strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».