Clinical approach to the diagnosis of autoimmune encephalitis in the pediatric patient
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Autoimmune encephalitis (AE) is an important and treatable cause of acute encephalitis. Diagnosis of AE in a developing child is challenging because of overlap in clinical presentations with other diseases and complexity of normal behavior changes. Existing diagnostic criteria for adult AE require modification to be applied to children, who differ from adults in their clinical presentations, paraclinical findings, autoantibody profiles, treatment response, and long-term outcomes. METHODS: A subcommittee of the Autoimmune Encephalitis International Working Group collaborated through conference calls and email correspondence to consider the pediatric-specific approach to AE. The subcommittee reviewed the literature of relevant AE studies and sought additional input from other expert clinicians and researchers. RESULTS: Existing consensus criteria for adult AE were refined for use in children. Provisional pediatric AE classification criteria and an algorithm to facilitate early diagnosis are proposed. There is also discussion about how to distinguish pediatric AE from conditions within the differential diagnosis. CONCLUSIONS: Diagnosing AE is based on the combination of a clinical history consistent with pediatric AE and supportive diagnostic testing, which includes but is not dependent on antibody testing. The proposed criteria and algorithm require validation in prospective pediatric cohorts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle