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Enregistrement W2766683794 · doi:10.1212/wnl.0000000000004676

Myasthenia Gravis Impairment Index

2017· article· en· W2766683794 sur OpenAlexaff
Carolina Barnett, Vera Bril, Moira K. Kapral, Abhaya V. Kulkarni, Aileen M. Davis

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAmerican Brain Foundation
Mots-clésMyasthenia gravisPrednisoneMedicineAnalysis of covarianceInternal medicineGastroenterologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To study responsiveness and meaningful change of the Myasthenia Gravis Impairment Index (MGII) and its relative efficiency compared to other measures. METHODS: We enrolled 95 patients receiving prednisone, IV immunoglobulin (IVIg), or plasma exchange (PLEX) and 54 controls. Patients were assessed with the MGII and other measures-including the Quantitative Myasthenia Gravis Score, Myasthenia Gravis Composite, and Myasthenia Gravis Activities of Daily Living-at baseline and 3-4 weeks after treatment. Statistical markers of responsiveness included between-groups and within-group differences, and we estimated the relative efficiency of the MGII compared to other measures. Patient-meaningful change was assessed with an anchor-based method, using the patient's impression of change. We determined the minimal detectable change (MDC) and the minimal important difference (MID) at the group and individual level. RESULTS: = 0.07). For the total MGII score, the individual MDC95 was 9.1 and the MID was 5.5 for individuals and 8.1 for groups. Relative efficiency ratios were >1 favoring the MGII. CONCLUSIONS: The MGII demonstrated responsiveness to prednisone, IVIg, and PLEX in patients with myasthenia. There is a differential response in ocular and generalized symptoms to type of therapy. The MGII has higher relative efficiency than comparison measures and is viable for use in clinical trials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations49
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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