Neuroradiologic manifestations of Erdheim-Chester disease
Notice bibliographique
Résumé
Background We describe the neuroradiologic features of a cohort of patients with Erdheim-Chester disease. Methods We assessed patients at Mayo Clinic Rochester between January 1, 1990, and July 31, 2016, with pathologically confirmed Erdheim-Chester disease (n = 53). Results Neuroimaging, including head CT (n = 17), brain MRI (n = 39), orbital MRI (n = 15), and spine MRI (n = 16), was available for 42 participants. Median age at diagnosis was 55 years (interquartile range 46–66) with higher male prevalence (33:20). Neurologic symptoms were identified in 47% (25/53); BRAFV600E mutation in 58% (15/26). Median follow-up was 2 years (range 0–20) with 18 patients deceased. Radiologic disease evidence was seen in dura (6/41), brainstem (9/39), cerebellum (8/39), spinal cord (2/16), spinal epidura (2/16), hypothalamic-pituitary axis (17/39), and orbits (13/42). T2 white matter abnormalities (Fazekas score ≥1) were present in 21/34 patients. Diabetes insipidus was present in 30% (16/53); 8 had abnormal hypothalamic–pituitary axis imaging. Radiographic evidence of CNS involvement (i.e., dural, brain, including Fazekas score >1, or spinal cord) occurred in 55% (22/40) and was unassociated with significantly increased mortality. Conclusions Erdheim-Chester disease commonly and variably involves the neuraxis. Patients with suspected Erdheim-Chester disease should undergo MRI brain and spine and screening investigations (serum sodium, serum and urine osmolality) for diabetes insipidus to clarify extent of neurologic disease.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».