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Enregistrement W3093985136 · doi:10.1093/pm/pnaa371

Navigating the Gray Zone—Motor Weakness Due to Noncompressive Neuropathy: Experience at a Single Pain Clinic

2020· article· en· W3093985136 sur OpenAlexaff
Min Cheol Chang, Mathieu Boudier‐Revéret

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeaknessPhysical medicine and rehabilitationEntrapment NeuropathyGray (unit)Neuropathic painPhysical therapyAnesthesiaSurgeryNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, At pain clinics, physicians frequently encounter patients with motor weakness, for which a common etiology is compressive neuropathy, including herniated intervertebral disc, spinal stenosis, carpal tunnel syndrome, and ulnar neuropathy at the elbow. However, in clinical practice, there are several noncompressive neural disorders causing weakness, and without a detailed examination, they are often indistinguishable from compressive neural disorders. Also, many pain specialists may be less clinically aware of these noncompressive neural disorders. Therefore, some cases of noncompressive neural disorders may be undiagnosed or misdiagnosed and may receive inappropriate treatment. For example, multifocal acquired demyelinating sensory and motor (MADSAM) neuropathy or multifocal motor neuropathy can be misdiagnosed as an entrapment of peripheral nerves and treated with corticosteroid injection on peripheral nerves. Cord infarct of the conus medullaris and early-stage amyotrophic lateral sclerosis can be confused with herniated lumbar disc and treated with epidural steroid injection. In addition to the above examples, pain physicians may experience other similar cases in their clinical practice. Because nerve compressions revealed on imaging can be asymptomatic, and compressive and noncompressive neural disorders sometimes have features similar to motor weakness, misdiagnosis can occasionally occur.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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