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Enregistrement W2789755843 · doi:10.1093/pch/pxx205

A retrospective analysis of clinical characteristics of childhood narcolepsy

2018· article· en· W2789755843 sur OpenAlexaffabout
Simranpal Dhanju, Suhail Al‐Saleh, Reshma Amin, Shelly K. Weiss, Allison Zweerink, Alène Toulany, Brian J. Murray, Indra Narang

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarcolepsyCataplexySleep paralysisPediatricsMedicineHypotoniaPsychiatryNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Narcolepsy, encompassing excessive daytime sleepiness (EDS), cataplexy, sleep paralysis and hypnogogic hallucinations, was previously considered rare in childhood. Recently, cases of childhood narcolepsy have increased significantly and the reasons for this may include the increasing awareness of narcolepsy as well as the H1N1 vaccination. The aim of this study was to describe the clinical characteristics of childhood narcolepsy, specifically focusing on cataplexy subtypes that may facilitate early recognition of narcolepsy. METHODS: We retrospectively reviewed and analyzed the medical records of 33 children diagnosed with narcolepsy at the Hospital for Sick Children, in Toronto, Ontario. All patients were seen prior to 18 years of age and symptoms were self-reported by parents and/or children themselves. RESULTS: At presentation, 32 of 33 children reported EDS and 28 of 33 reported cataplexy. Among the 28 patients with cataplexy, 18 of 28 reported cataplexy referred to as 'cataplectic facies' (e.g., facial hypotonia and/or tongue protrusion) while 10 of 28 patients reported characteristic cataplexy, defined as bilateral loss of muscle tone. Children with cataplectic facies reported higher BMI z-scores compared to those with characteristic cataplexy, 1.8 and 0.8, respectively. Children with cataplectic facies also tended to be younger than those with characteristic cataplexy, 9.2 and 11.8 years of age, respectively. Cataplectic facies appear to be related to narcolepsy close to disease onset. CONCLUSIONS: Children, especially young, obese children, presenting with a history of EDS with associated facial hypotonia or tongue protrusion raises the index of suspicion of narcolepsy and should prompt a referral to a specialized sleep facility to establish the diagnosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,333 · 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'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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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