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Enregistrement W4200283079 · doi:10.1212/wnl.0000000000013139

Predicting Outcome in Guillain-Barré Syndrome

2021· article· en· W4200283079 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUCB PharmaFogarty International CenterInstituto de Salud Carlos IIIAstellas PharmaPrinses Beatrix SpierfondsGeneralitat de CatalunyaSanofiEuropean CommissionDepartament de Salut, Generalitat de CatalunyaGrifolsGBS/CIDP Foundation InternationalSeventh Framework ProgrammeBaxaltaEli Lilly and CompanyCSL BehringMedical Research CouncilBiogenCelgeneAlnylam PharmaceuticalsAlexion PharmaceuticalsNational Institutes of HealthArgenx
Mots-clésGuillain-Barre syndromeMedicineOutcome (game theory)PediatricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: The clinical course and outcome of the Guillain-Barré syndrome (GBS) are diverse and vary among regions. The modified Erasmus GBS Outcome Score (mEGOS), developed with data from Dutch patients, is a clinical model that predicts the risk of walking inability in patients with GBS. The study objective was to validate the mEGOS in the International GBS Outcome Study (IGOS) cohort and to improve its performance and region specificity. METHODS: We used prospective data from the first 1,500 patients included in IGOS, aged ≥6 years and unable to walk independently. We evaluated whether the mEGOS at entry and week 1 could predict the inability to walk unaided at 4 and 26 weeks in the full cohort and in regional subgroups, using 2 measures for model performance: (1) discrimination: area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and (2) calibration: observed vs predicted probability of being unable to walk independently. To improve the model predictions, we recalibrated the model containing the overall mEGOS score, without changing the individual predictive factors. Finally, we assessed the predictive ability of the individual factors. RESULTS: For validation of mEGOS at entry, 809 patients were eligible (Europe/North America [n = 677], Asia [n = 76], other [n = 56]), and 671 for validation of mEGOS at week 1 (Europe/North America [n = 563], Asia [n = 65], other [n = 43]). AUC values were >0.7 in all regional subgroups. In the Europe/North America subgroup, observed outcomes were worse than predicted; in Asia, observed outcomes were better than predicted. Recalibration improved model accuracy and enabled the development of a region-specific version for Europe/North America (mEGOS-Eu/NA). Similar to the original mEGOS, severe limb weakness and higher age were the predominant predictors of poor outcome in the IGOS cohort. DISCUSSION: mEGOS is a validated tool to predict the inability to walk unaided at 4 and 26 weeks in patients with GBS, also in countries outside the Netherlands. We developed a region-specific version of mEGOS for patients from Europe/North America. CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides Class II evidence that the mEGOS accurately predicts the inability to walk unaided at 4 and 26 weeks in patients with GBS. TRIAL REGISTRATION INFORMATION: NCT01582763.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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