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Enregistrement W2778375223 · doi:10.3233/jnd-170281

The Utility of the Laboratory Work Up at the Time of Diagnosis of Amyotrophic Lateral Sclerosis

2017· article· en· W2778375223 sur OpenAlexafffundabout
Ario Mirian, Lawrence Korngut

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuromuscular Diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHealth Research BoardUniversity of Calgary
Mots-clésMedicineAmyotrophic lateral sclerosisSerologyWork-upGold standard (test)Retrospective cohort studyCreatine kinasePhysical examinationPhysical therapyPediatricsInternal medicineDiseaseImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serological testing is routinely performed in the work up for a diagnosis of Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) to exclude pathologies with similar clinical phenotypes. OBJECTIVE: To determine the proportion of serological workup that changes the primary diagnosis and/or clinical management for patients presenting with signs of ALS. METHODS: A retrospective chart review was conducted on patients from the Calgary Neuromuscular Intake Clinic in which the neurologist working diagnosis post-assessment is ALS. Charts from 2012 to 2016 with completed standard serological workup were reviewed. The proportion of abnormal results per investigation was determined and whether it resulted in a change in diagnosis and/or clinical management. RESULTS: A total of 276 charts were reviewed and 85 met full inclusion criteria. Serum creatine kinase (35%), vitamin B12 (18%), complete blood count with differential (11%), and parathyroid hormone (10%) were the among the investigations that had a proportion of abnormal results greater than 5%. Only 6% of patients had an abnormal result that qualified for a change in their clinical management none of which changed the primary diagnosis of ALS. CONCLUSIONS: Standard serological investigations in the work-up for a patient with ALS may have low utility from a diagnostic and management perspective.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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