Outcomes in influenza and <i>RANBP2</i> mutation‐associated acute necrotizing encephalopathy of childhood
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate clinical and imaging features in patients with acute necrotizing encephalopathy of childhood (ANEC) to identify predictors of RANBP2 mutations, influenza association, and long-term outcomes. METHOD: A retrospective chart review in patients with ANEC (2012-2020) seen at a tertiary pediatric center was performed. Children were included if they had acute inflammatory lesions in the basal ganglia and pons. Variables included presenting features, imaging characteristics, RANBP2 gene testing, nasopharyngeal swab findings, therapies, and long-term outcomes. RESULTS: Twenty patients were included (average age at presentation 3y 6mo, interquartile range 3y 7mo, SD 2y 8mo; 14 females, six males). Three of the 20 experienced recurrences; one of the 20 died. Ten patients were influenza positive. Seven patients were RANBP2 mutation positive. A higher likelihood of hemorrhage was observed in patients who were influenza positive compared to influenza negative (p=0.048). Patients with influenza had a higher degree of thalamic hemorrhage (2, p=0.035) and greater extent of diffusion restriction (3, p=0.035) in semiquantitive analysis. INTERPRETATION: Children with ANEC who are positive for influenza are more likely to have hemorrhage and greater thalamic swelling. RANBP2 status was predictive of relapse but not predictive of overall outcome.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».