Pain in AQP4-IgG-positive and MOG-IgG-positive neuromyelitis optica spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain is a frequent symptom in aquaporin-4-immunoglobulin-G-positive neuromyelitis optica spectrum disorders (AQP4-IgG-pos. NMOSD). Data on pain in myelin-oligodendrocyte-glycoprotein-immunoglobulin-G autoimmunity with a clinical NMOSD phenotype (MOG-IgG-pos. NMOSD) are scarce. OBJECTIVE: The objective of this paper is to investigate pain in MOG-IgG-pos. NMOSD, AQP4-IgG-pos. NMOSD and NMOSD without AQP4/MOG-IgG detection (AQP4/MOG-IgG-neg. NMOSD). METHODS: = 6) NMOSD patients were included in this cross-sectional baseline analysis from an ongoing observational study. We identified spinal cord lesions on magnetic resonance imaging, assessed pain by the painDETECT and McGill Pain questionnaires, quality of life by Short Form Health Survey, and depression by Beck Depression Inventory. RESULTS: Twelve MOG-IgG-pos. NMOSD patients (86%), 24 AQP4-IgG-pos. NMOSD patients (83%), and all AQP4/MOG-IgG-neg. NMOSD patients (100%) suffered from pain. MOG-IgG-pos. NMOSD patients had mostly neuropathic pain and headache; AQP4-IgG-pos. and AQP4/MOG-IgG-neg. NMOSD patients had mostly neuropathic pain. A history of myelitis was less frequent in MOG-IgG-pos. NMOSD than in AQP4-IgG-pos. NMOSD patients. Pain influenced quality of life in all patients. Thirty-six percent of patients with pain received pain medication; none of them were free of pain. CONCLUSIONS: Pain is a frequent symptom of patients with MOG-IgG-pos. NMOSD and is as important as in AQP4-IgG-pos. and AQP4/MOG-IgG-neg. NMOSD. Despite its impact on quality of life, pain is insufficiently alleviated by medication.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».