Clinical and radiologic approach to ‘typical’ versus antibody-related optic neuritis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Optic neuritis is an autoimmune optic neuropathy that has been associated with multiple sclerosis (MS), neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD), and more recently antimyelin oligodendrocyte glycoprotein (anti-MOG)-positive disorder. At initial presentation, it is often difficult to differentiate these entities given their significant overlap in clinical presentation and MRI findings. This review summarizes the distinguishing clinical and radiological features of MS, NMOSD, and anti-MOG disorders to help clinicians accurately diagnose and manage patients affected by these conditions. RECENT FINDINGS: Antiaquaporin-4 (AQP4) and more recently anti-MOG antibodies are both associated with central nervous system demyelinating diseases that often initially present with optic neuritis. Serologic testing now allows for a new classification of these overlapping conditions that can help to differentiate 'typical' optic neuritis that is often associated with MS from 'atypical' optic neuritis associated with NMOSD and anti-MOG-positive disorder. SUMMARY: Optic neuritis associated with MS, NMOSD, and anti-MOG-positive disease can have a similar clinical presentation. However, some clinical and radiologic findings can help clinicians to differentiate these entities so that they can be properly managed to optimize visual prognosis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».