Electrophysiological predictors of response to subcutaneous immunoglobulin therapy in chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy
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
OBJECTIVE: To assess axonal function prior to subcutaneous immunoglobulin (SCIG) therapy or placebo in relation to relapse in chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP) to determine whether axonal damage can predict therapy response. METHODS: Relapse rates in patients from the Polyneuropathy and Treatment with Hizentra (PATH) study, where patients were treated with placebo or SCIG (IgPro20), were analyzed by baseline (post-intravenous immunoglobulin stabilization) axonal damage (≤1 mV peroneal compound muscle action potential) status. RESULTS: In patients with non-axonal damage, relapses were significantly higher with placebo (73.0%) than IgPro20 (0.2 g/kg: 39.1%, 0.4 g/kg: 19.2%). In patients with axonal damage, IgPro20 had no effect on relapse (placebo: 25.0%, IgPro20: 0.2 g/kg: 30.0%, 0.4 g/kg: 19.4%). Patients with axonal damage relapsed significantly less on placebo versus non-axonal damage, but they also demonstrated higher baseline disability. CONCLUSION: Axonal damage may correspond to relapse upon treatment withdrawal; patients with axonal damage relapse less, possibly reflecting poor response to immunoglobulin therapy, while non-axonal damage patients may experience more relapse, perhaps indicating better treatment response. SIGNIFICANCE: In CIDP patients with axonal loss, immunoglobulin therapy may not be as effective. Assessing axonal damage could help guide therapy, with immunoglobulins ideally used before substantial axonal damage arises.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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