Performance of different criteria for refractory myasthenia gravis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Defining refractory myasthenia gravis is important, as this can drive clinical decision making, for example, by escalating treatments in refractory individuals. There are several definitions of refractory myasthenia, and their performances have not been compared. Having valid and reliable criteria can help select patients in whom more aggressive treatments may be needed. METHODS: We applied five different refractory myasthenia criteria (Drachman, Mantegazza, Suh, the International Consensus Guideline (ICG), and the randomised controlled trial of eculizumab in refractory, anti-acetylcholine receptor positive, generalised myasthenia gravis (REGAIN), to a cohort of 237 patients. We compared the proportion of refractory patients among different criteria and their scores on disease severity, fatigue, and quality-of-life (QoL) scales. We also assessed the agreement for each criterion between two trained assessors. RESULTS: The Drachman, Mantegazza, and Suh criteria resulted in high proportions of refractory individuals (40.1%, 39.2%, and 38.8%, respectively), compared with the ICG and REGAIN criteria (9.7% and 3.0%, respectively). Refractory patients by the ICG and REGAIN criteria had worse disease severity, QoL, and fatigue scores, compared with patients classified as refractory by other criteria. All criteria had high agreement between raters (between 70% and 100%). CONCLUSIONS: There is high variability in the proportion of refractory myasthenia gravis patients depending on the criteria used, with ICG and REGAIN criteria capturing patients with worse disease severity. This reflects conceptual differences as to what refractory means. Further multicenter studies are needed to determine appropriate criteria for refractory myasthenia gravis.
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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 | 0,019 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».