Thymectomy may not be associated with clinical improvement in MuSK myasthenia gravis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A randomized trial demonstrated benefit from thymectomy in nonthymomatous acetylcholine receptor (AChR)-antibody positive myasthenia gravis (MG). Uncontrolled observational and histologic studies suggest thymectomy may not be efficacious in anti-muscle-specific kinase (MuSK)-MG. METHODS: The therapeutic impact of thymectomy was evaluated from data collected for a multicenter, retrospective blinded review of rituximab in MuSK-MG. RESULTS: Baseline characteristics were similar between thymectomy (n = 26) and nonthymectomy (n = 29) groups, including treatment with rituximab (42% vs. 45%). At last visit, 35% of thymectomy subjects reached the primary endpoint, a Myasthenia Gravis Foundation of America (MGFA) post-intervention status (PIS) score of minimal manifestations (MM) or better, compared with 55% of controls (P = 0.17). After controlling for age at onset of MG, rituximab, prednisone, and intravenous immunoglobulin/plasma exchange treatment, thymectomy was not associated with greater likelihood of favorable clinical outcome (odds ratio = 0.43, 95% confidence interval 0.12-1.53, P = 0.19). DISCUSSION: Thymectomy was not associated with additional clinical improvement in this multicenter cohort of MuSK-MG patients. Muscle Nerve 59:404-410, 2019.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».