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Enregistrement W3100329125 · doi:10.1093/braincomms/fcaa191

Diagnostic modelling and therapeutic monitoring of immune-mediated necrotizing myopathy: role of electrical myotonia

2020· article· en· W3100329125 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyopathyMedicineDermatomyositisMyotoniaPolymyositisInternal medicineMyotonia congenitaMitochondrial myopathyCreatine kinasePathologyGastroenterologyImmunologyMyotonic dystrophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Delayed diagnosis of immune-mediated necrotizing myopathy leads to increased morbidity. Patients with the chronic course without 3-hydroxy-3-methylglutaryl-coenzyme-A reductase-IgG or signal recognition particle-IgG are often challenging to diagnose. Immunotherapy response can also be difficult to assess. We created a statistical model to assist immune-mediated necrotizing myopathy diagnosis. Electrical myotonia versus fibrillations were reviewed as biomarkers for immunotherapy treatment response. Identified were 119 immune-mediated necrotizing myopathy cases and 938 other myopathy patients. Inclusion criteria included all having electrophysiological evaluations, muscle biopsies showing inflammatory/necrotizing myopathies, comprehensively recorded neurological examinations, and creatine kinase values. Electrical myotonia was recorded in 56% (67/119) of retrospective and 67% (20/30) of our validation immune-mediated necrotizing myopathy cohorts, and significantly (P < 0.001) favoured immune-mediated necrotizing myopathy over other myopathies: sporadic inclusion body myositis (odds ratio = 4.78); dermatomyositis (odds ratio = 10.61); non-specific inflammatory myopathies (odds ratio = 8.46); limb-girdle muscular dystrophies (odds ratio = 5.34) or mitochondrial myopathies (odds ratio = 14.17). Electrical myotonia occurred in immune-mediated necrotizing myopathy seropositive (3-hydroxy-3-methylglutaryl-coenzyme-A reductase-IgG 70%, 37/53; signal recognition particle-IgG 29%, 5/17) and seronegative (51%, 25/49). Multivariate regression analysis of 20 variables identified 8 (including electrical myotonia) in combination accurately predicted immune-mediated necrotizing myopathy (97.1% area-under-curve). The model was validated in a separate cohort of 30 immune-mediated necrotizing myopathy cases. Delayed diagnosis of cases with electrical myotonia occurred in 24% (16/67, mean 8 months; range 0–194). Half (8/19) had a chronic course and were seronegative, with high model prediction (>86%) at the first visit. Inherited myopathies were commonly first suspected in them. Follow-up evaluation in patients with electrical myotonia on immunotherapy was available in 19 (median 21 months, range 2–124) which reduced from 36% (58/162) of muscles to 7% (8/121; P < 0.001). Reduced myotonia correlated with immunotherapy response in 64% (9/14) as well as with median creatine kinase reduction of 1779 U/l (range 401–9238, P < 0.001). Modelling clinical features with electrical myotonia is especially helpful in immune-mediated necrotizing myopathy diagnostic suspicion among chronic indolent and seronegative cases. Electrical myotonia favours immune-mediated necrotizing myopathy diagnosis and can serve as an adjuvant immunotherapy biomarker.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,240 · 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