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Enregistrement W2902162792 · doi:10.1001/jamapediatrics.2018.4890

Clinical Subpopulations in a Sample of North American Children Diagnosed With Acute Flaccid Myelitis, 2012-2016

2018· article· en· W2902162792 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew J. Elrick, Eliza Gordon‐Lipkin, Thomas O. Crawford, Keith Van Haren, Kevin Messacar, Nicole Thornton, Elizabeth Dee, Annie Voskertchian, Jessica Nance, Laura Muñoz, Mark Gorman, Lina Benson, David L. Thomas, Carlos A. Pardo, Aaron M. Milstone, Priya Duggal

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMedicineMyelitisPediatricsAcute flaccid paralysisImmunologySpinal cordVirusPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Acute flaccid myelitis (AFM) is an emerging poliolike illness of children whose clinical spectrum and associated pathogens are only partially described. The case definition is intentionally encompassing for epidemiologic surveillance to capture all potential AFM cases. Defining a restrictive, homogenous subpopulation may aid our understanding of this emerging disease. Objective: To evaluate the extent to which the US Centers for Disease Control and Prevention (CDC) case definition of AFM incorporates possible alternative diagnoses and to assess the plausibility of a case definition that enriches the biological homogeneity of AFM for inclusion in research studies. Design, Setting, and Participants: Retrospective case analysis of children younger than 18 years diagnosed as having AFM between 2012 and 2016 using the CDC case definition. Group 1 included patients recruited from the United States and Canada based on the CDC case definition of AFM. Group 2 included patients referred to the Johns Hopkins Transverse Myelitis Center for evaluation of suspected AFM. Patients' records and imaging data were critically reviewed by 3 neurologists to identify those cases with definable alternative diagnoses, and the remaining patients were categorized as having restrictively defined AFM (rAFM). Clinical characteristics were compared between patients with rAFM (cases) and those with alternative diagnoses, and a case description distinguishing these AFM groups was identified. Interrater reliability of this description was confirmed for a subset of cases by a fourth neurologist. Data were analyzed between May 2017 and November 2018. Main Outcomes and Measures: Proportion of patients with possible alternative diagnosis. Results: Of the 45 patients who met the CDC AFM case definition and were included, the mean age was 6.1 years; 27 were boys (60%); and 37 were white (82%), 3 were Asian (7%), 1 was Hispanic (2%), and 4 were mixed race/ethnicity (9%). Of the included patients, 34 were classified as having rAFM, and 11 had alternate diagnoses (including transverse myelitis, other demyelinating syndromes, spinal cord stroke, Guillain-Barre syndrome, Chiari I myelopathy, and meningitis). Factors differing between groups were primarily asymmetry of weakness, lower motor neuron signs, preceding viral syndrome, symptoms evolving over hours to days, absence of sensory deficits, and magnetic resonance imaging findings. A case description was able to reliably define the rAFM group. Conclusions and Relevance: We present an approach for defining a homogeneous research population that may more accurately reflect the pathogenesis of the prototypical poliomyelitis-like subgroup of AFM. The definition of rAFM forms a blueprint for inclusion criteria in future research efforts, but more work is required for refinement and external validation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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