Monoclonal Gammopathies of ‘Neurological Significance’: Paraproteinemic Neuropathies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study the clinical profile and outcomes of patients with paraproteinemic neuropathy (PPN) and to explore the utility of nerve conduction studies (NCSs) to differentiate between the demyelinating subtypes. METHODS: We did a retrospective analysis of patients diagnosed with PPN between January 2010 and December 2019 in an inpatient setting. The study population consisted of patients above 16 years of age presenting with clinical features suggestive of chronic peripheral neuropathy and on evaluation was found to have PPN. RESULTS: A total of 74 patients were identified. The patients were predominantly in the 6th decade, and the majority were males. The subtypes of PPN were monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS) (45.9%), POEMS syndrome (polyneuropathy, organomegaly, endocrinopathy, monoclonal plasma cell disorder, and skin changes) (24.3%), solitary plasmacytoma (17.6%), multiple myeloma (8.1%), and AL amyloidosis (4.1%). There are specific features on NCS which can help in identifying POEMS syndrome and IgM MGUS. The majority of patients with PPN tend to stabilize or improve with treatment; however, many have a severe residual disability. New terminology and classification of these entities as 'monoclonal gammopathies of neurological significance' can aid in early diagnosis and the development of effective treatment, to prevent residual disability. CONCLUSION: PPN has a heterogeneous spectrum of clinical, biochemical, and electrophysiological features. NCS can help distinguish POEMS syndrome and IgM MGUS from other demyelinating subtypes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».