GP.03 Diagnostic yield of next generation sequencing and myositis autoantibody panels in patients with axial myopathy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Axial myopathy is a rare neuromuscular disorder of variable etiology characterised by preferential involvement of the paraspinal muscles. We reviewed clinical features of patients with axial myopathies and the diagnostic yield of myositis-associated antibodies and targeted next generation sequencing panels. Methods: We performed a retrospective review of patients presenting with axial myopathy at the Montreal Neurological Hospital from 2011-2018. Data collection included clinical presentation, disease course, results of electromyography, imaging, laboratory and genetic testing, and histopathology on muscle biopsy. Results: Twenty-five patients were identified. Initial manifestation of axial weakness was head drop (15), camptocormia (8), and rigid spine (2). Autoimmune myositis was diagnosed in 9 patients, seropositive in 7 out of 7 tested for myositis-associated antibodies. Genetic testing was consistent with oculopharyngeal muscular dystrophy in one patient and RYR-1 (ryanodine receptor 1) related core myopathy in another. Local radiotherapy or spine surgery preceded the onset of axial weakness in 1 and 6 patients, respectively. Muscle biopsies were available in 17 patients and revealed myopathic changes (16), inflammatory changes (6), and myopathy with vacuoles (3). Conclusions: Recent advancements in genetic and antibody testing, combined with paraspinal muscle biopsy, allow for more precise classification and identification of potentially treatable axial myopathies.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».