MOG-Ab prevalence in optic neuritis and clinical predictive factors for diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective What is the proportion of antibodies to myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG-Ab) in optic neuritis (ON) in adults and what would be the ON presentation for which MOG-Ab should be tested? Methods Multicentric prospective study conducted during 1 year on all patients diagnosed with acute ON in all ophthalmological units in hospitals in a region in western France. Results Sixty-five patients were included. MOG-Ab prevalence was 14% (9/65) during an acute ON and 13% (7/55) after exclusion of patients already diagnosed with multiple sclerosis (MS) (8) or MOG+ON (2). Compared with MS and clinically isolated syndrome, MOG+ON had no female preponderance (67% of men in case of MOG+ON and 22% of men in case of MS and clinically isolated syndrome, p<0.05) were more often bilateral (44% vs 3%, p < 0.005) and associated with optic disc swelling (ODS) (78% vs 14%, p < 0.001). To predict MOG+ON, the positive predictive values (PPVs) of male sex, ODS and bilateral involvement were 29% (95% CI 9% to 48%), 41% (95% CI 18% to 65%) and 40% (95% CI 10% to 70%), respectively, while the negative predictive values (NPV) were 93% (95% CI 86% to 100%), 96% (95% CI 90% to 100%) and 91% (95% CI 83% to 99%), respectively. The combined factor ‘ODS or bilateral or recurrent ON’ was the best compromise between PPV (31% (95% CI 14% to 48%)) and NPV (100% (95% CI 100% to 100%)). Conclusion Among ON episodes, MOG-Ab were found in 14% of cases. MOG+ON occurred without female preponderance and was significantly associated with ODS and/or bilateral ON. Testing MOG-Ab only in patients presenting with ODS or bilateral or recurrent ON would limit MOG-Ab tests to fewer than half of all patients without the risk of missing any MOG+ON cases.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».