Oligoclonal bands increase the specificity of MRI criteria to predict multiple sclerosis in children with radiologically isolated syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Steps towards the development of diagnostic criteria are needed for children with the radiologically isolated syndrome to identify children at risk of clinical demyelination. OBJECTIVES: To evaluate the 2005 and 2016 MAGNIMS magnetic resonance imaging criteria for dissemination in space for multiple sclerosis, both alone and with oligoclonal bands in cerebrospinal fluid added, as predictors of a first clinical event consistent with central nervous system demyelination in children with radiologically isolated syndrome. METHODS: We analysed an international historical cohort of 61 children with radiologically isolated syndrome (≤18 years), defined using the 2010 magnetic resonance imaging dissemination in space criteria (Ped-RIS) who were followed longitudinally (mean 4.2 ± 4.7 years). All index scans also met the 2017 magnetic resonance imaging dissemination in space criteria. RESULTS: Diagnostic indices (95% confidence intervals) for the 2005 dissemination in space criteria, with and without oligoclonal bands, were: sensitivity 66.7% (38.4-88.2%) versus 72.7% (49.8-89.3%); specificity 83.3% (58.6-96.4%) versus 53.9% (37.2-69.9%). For the 2016 MAGNIMS dissemination in space criteria diagnostic indices were: sensitivity 76.5% (50.1-93.2%) versus 100% (84.6-100%); specificity 72.7% (49.8-89.3%) versus 25.6% (13.0-42.1%). CONCLUSIONS: Oligoclonal bands increased the specificity of magnetic resonance imaging criteria in children with Ped-RIS. Clinicians should consider testing cerebrospinal fluid to improve diagnostic certainty. There is rationale to include cerebrospinal fluid analysis for biomarkers including oligoclonal bands in planned prospective studies to develop optimal diagnostic criteria for radiologically isolated syndrome in children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».