Recovery of cognitive function after relapse in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment is common in multiple sclerosis (MS) but its manifestation as acute disease activity is underappreciated. Objective: The aim of this study is to examine recovery after MS relapse on multiple tests of cognitive and motor function and explore correlates of change with Expanded Disability Status Scale (EDSS), magnetic resonance imaging (MRI), and cognitive reserve. Methods: Fifty relapsing group (RG) and matched stable participants were examined at baseline, during relapse, and at 3-month follow-up. Tests of cognitive processing speed (Symbol Digit Modalities Test (SDMT)) and consensus opinion measures of memory, ambulation, and manual dexterity were administered. All RG patients were treated with a 5-day course of Acthar Gel (5 mL/80 IU). Results: In RG patients, SDMT declined from 55.2 to 44.6 at relapse and recovered to 51.7, a slope differing from stable controls ( p = 0.001). A statistical trend ( p = 0.07) for the same effect was observed for verbal memory and was significant for ambulation ( p = 0.03). The Cerebral Function Score from the EDSS also changed in the RG and recovered incompletely relative to controls ( p = 0.006). Conclusion: These results replicate earlier reports of cognitive worsening during relapse in MS. Clinically meaningful improvements followed relapse on SDMT and ambulation. Cognitive decline during relapse can be appreciated on neurological exam but not patient-reported outcomes.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».