Lower urinary tract dysfunction in uncommon neurological diseases: A report of the neurourology promotion committee of the International Continence Society
Notice bibliographique
Résumé
The management of patients with neurogenic lower urinary tract dysfunction has been well-described, however this is most frequently discussed for common conditions such as spinal cord injury or multiple sclerosis. Our objective was to review uncommon neurologic disorders and summarize both the underlying disease process, and the relevant disease-specific research on the impact of the neurologic condition on the lower urinary tract. Among the degenerative and traumatic brain disorders, we have included frontotemporal dementia, amyotrophic lateral sclerosis, Huntington’s Disease, progressive supranuclear palsy, corticobasal degeneration, multiple system atrophy, and traumatic brain injury. Among the autoimmune disorders, we reviewed transverse myelitis, neuromyelitis optica spectrum disorders, Myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody-associated disease, glial fibrillary acidic protein astrocytopathy, and meningitis-retention syndrome (a form of aseptic meningitis that presents with urinary retention). Hereditary spastic paraplegia, VACTERL association, and several peripheral neuropathies (Guillain Barre syndrome, chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy, autoimmune autonomic gangliopathy, Wolfram syndrome spectrum disorder (a progressive peripheral neuropathy disorder with early onset diabetes, optic atrophy and megacystis in the early stage), Charcot Marie Tooth disease, and amyloid neuropathy are included. Practice points specific to the disorders are included where appropriate.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».