Clinical profile and impact of comorbidities in patients with very‐late‐onset myasthenia gravis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: The purpose of this study was to evaluate the clinical profile of myasthenia gravis (MG) in older patients and determine the impact of medical comorbidities on their MG status and outcome. METHODS: This was a retrospective chart review of patients with a symptom onset of MG at or after 65 years of age. Correlations were made between demographics, clinical characteristics, the Myasthenia Gravis Foundation of America (MGFA) severity scale scores, and Myasthenia Gravis Impairment Index (MGII) scores with two outcome measures: MGFA Post-Intervention Status (MGFA-PIS) and Simple Single Question (SSQ). RESULTS: The study population included 109 patients, with 90 of them having more than one follow-up visit. Their mean age was 75.3 ± 6.9 years and sex distribution was even. Of these patients, 67.7% had generalized MG. Nine-one percent of patients had one comorbidity. None of the demographic factors or comorbidities showed an association with MGFA-PIS, SSQ, or MGII after correction for multiple comparisons. Seventy-one percent of the patients improved with treatment, 12.4% remained unchanged, and 16.6% showed worsening at their last follow-up visit. DISCUSSION: Our study shows that patients with very-late-onset MG had a good prognosis and treatment response. None of the comorbidities had an impact on the severity of myasthenic symptoms or on outcome in these patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».