Long-Term Cognitive Outcomes in Patients with Autoimmune Encephalitis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A need exists to characterise the long-term cognitive outcomes in patients who recovered from autoimmune encephalitis and to identify the modifiable factors associated with improved outcomes. METHODS: We retrospectively analysed data from patients diagnosed with autoimmune encephalitis in our outpatient autoimmune encephalitis clinic over a 5-year period, where the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is routinely administered. RESULTS: In total, 21 patients met the inclusion criteria, of whom 52% had persistent cognitive impairment at their latest follow-up (median delay to testing=20 months, range 13-182). Visuospatial and executive abilities, language, attention, and delayed recall were predominantly affected. Patients with status epilepticus at presentation had lower total MoCA scores at their last follow-up (median total score 21, range 15-29) compared with patients without status epilepticus at presentation (median total score 27.5, range 21-30; r 2=0.366, p=0.004). Patients who experienced delays of more than 60 days from symptom onset to initiation of treatment (either immunosuppression or tumour removal) were more likely to have a MoCA score compatible with cognitive impairment at their last follow-up (r 2=0.253, p=0.0239; z-score=-2.01, p=0.044). CONCLUSIONS: Our study suggests that the MoCA may be used to evaluate cognition in recovering patients with autoimmune encephalitis. Delays to treatment shorter than 60 days and absence of status epilepticus at onset were associated with better performance on the MoCA obtained more than 1 year after symptom onset, and may predict better long-term cognitive outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle