Diagnosing Myasthenia Gravis With Repetitive Ocular Vestibular Evoked Myogenic Potentials
Notice bibliographique
Résumé
Timely and accurate diagnosis of myasthenia gravis, particularly in patients with fluctuating, isolated ocular involvement, remains challenging. Serological antibody testing and repetitive nerve stimulation of peripheral muscles usually have low sensitivity in these patients. Edrophonium testing may cause adverse events, single-fiber electromyography (SFEMG) is time-consuming and both tests are often unavailable outside specialized institutions. Repetitive ocular vestibular evoked myogenic potential (roVEMP) stimulation has recently been introduced to facilitate the diagnosis of myasthenia gravis. Similar to repetitive nerve stimulation, roVEMPs detect muscle decrements with the benefit of being non-invasive and allowing for direct measurement of the extraocular muscles. This review summarizes the clinical evidence of the diagnostic value of roVEMP for myasthenia. Prospective clinical trials have demonstrated high sensitivity and specificity. RoVEMPs are of particular interest in challenging myasthenia subgroups with isolated ocular involvement, negative serology, and/or negative conventional electrophysiological results. Optimal roVEMP repetition rates of 20-30 Hz have been identified. This promising novel diagnostic tool merits further attention and investigation to establish its value as a clinical test for myasthenia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».