Laboratory‐Supported Multiple System Atrophy beyond Autonomic Function Testing and Imaging: A Systematic Review by the <scp>MoDiMSA Study Group</scp>
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuroimaging has been used to support a diagnosis of possible multiple system atrophy (MSA). Only blood pressure changes upon standing are included in the second consensus criteria but other autonomic function tests (AFT) are also useful to diagnose widespread and progressive autonomic failure typical of MSA. Additional diagnostic tools are of interest to improve accuracy of MSA diagnosis. OBJECTIVES: To assess the utility of diagnostic tools beyond brain imaging and AFT in enhancing a laboratory-supported diagnosis of MSA to support the upcoming revision of the consensus criteria. METHODS: The International Parkinson and Movement Disorders Society MSA Study Group (MoDiMSA) performed a systematic review of original papers on biomarkers, sleep studies, genetic, neuroendocrine, neurophysiological, neuropsychological and other tests including olfactory testing and acute levodopa challenge test published before August 2019. RESULTS: Evaluation of history of levodopa responsiveness and olfaction is useful in patients in whom MSA-parkinsonian subtype is suspected. Neuropsychological testing is useful to exclude dementia at time of diagnosis. Applicability of sphincter EMG is limited. When MSA-cerebellar subtype is suspected, a screening for the common causes of adult-onset progressive ataxia is useful, including spinocerebellar ataxias in selected patients. Diagnosing stridor and REM sleep behavior disorder is useful in both MSA subtypes. However, none of these tools are validated in large longitudinal cohorts of postmortem confirmed MSA cases. CONCLUSIONS: Despite limited evidence, additional laboratory work-up of patients with possible MSA beyond imaging and AFT should be considered to optimize the clinical diagnostic accuracy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle