Prevalence of Alternative Diagnoses and Implications for Management in Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following Bayes theorem, ventriculomegaly and ataxia confer only a 30% chance of idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus (NPH). When coupled with positive responses to best diagnostic testing (extended lumbar drainage), 70% of patients recommended for shunting will not actually have NPH. This is inadequate clinical care. OBJECTIVE: To determine the proportion of alternative and treatable diagnoses in patients referred to a multidisciplinary NPH clinic. METHODS: Patients without previously diagnosed NPH were queried from prospectively collected data. At least 1 neurosurgeon, cognitive neurologist, and neuropsychologist jointly formulated best treatment plans. RESULTS: Of 328 total patients, 45% had an alternative diagnosis; 11% of all patients improved with treatment of an alternative diagnosis. Of 87 patients with treatable conditions, the highest frequency of pathologies included sleep disorders, and cervical stenosis, followed by Parkinson disease. Anti-cholinergic burden was a contributor for multiple patients. Of 142 patients undergoing lumbar puncture, 71% had positive responses and referred to surgery. Compared to NPH patients, mimickers were statistically significantly older with lower Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score and worse gait parameters. Overall, 26% of the original patients underwent shunting. Pre-post testing revealed a statistically significant improved MoCA score and gait parameters in those patients who underwent surgery with follow-up. CONCLUSION: Because the Multidisciplinary NPH Clinic selected only 26% for surgery (corroborating 30% in Bayes theorem), an overwhelming majority of patients with suspected NPH will harbor alternative diagnoses. Identification of contributing/confounding conditions will support the meticulous work-up necessary to appropriately manage patients without NPH while optimizing clinical responses to shunting in correctly diagnosed patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».