Autoimmune Encephalitis and Autoantibodies: A Review of Clinical Implications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autoimmune encephalitis (AE) is a common cause of encephalitis. We review the most recent evidence on this neuroimmune condition and autoantibody testing currently available. CONTENT: Clinical criteria, neuroimaging and electroencephalography can facilitate the diagnosis of AE prior to obtaining autoantibody testing results, and lead to a diagnosis of AE even in the absence of a recognized antibody. Early treatment of AE has been found to correlate with improved long-term functional and cognitive outcomes. We suggest a clinical approach to diagnosis based on the predominant area of nervous system involvement and the results of ancillary testing that are widely available. We also propose a 2-tiered approach to the acute management of probable or definite AE. We, finally, provide guidance on the long-term management of AE-a challenging and understudied area. SUMMARY: Much work remains to be done to improve the care of patients with AE. As understanding of the pathophysiology and predisposing factors underlying this condition steadily increases, a more evidence-based, targeted approach to the treatment of AE is still desired. Nonetheless, looking at the progress made over the past 2 decades, since the discovery of the first autoantibodies associated with AE, one cannot help but feel optimistic about the road ahead.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».