MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281642724 · doi:10.1136/jnnp-2022-abn.103

066  Clinical and imaging findings in MOG antibody positive patients presenting to Kings College Hospital

2022· article· en· W4281642724 sur OpenAlexaff
Rhian Raftopoulos, Victoria Williams, Peter Brex, Eoin O’Sullivan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOptic neuritisVisual acuitySpinal cordOptic nerveWhite matterOphthalmologyMultiple sclerosisMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We identified all patients testing positive for MOG antibodies at KCH and reviewed their clinical phenotype and imaging findings. 22 patients tested positive for MOG antibodies between Jan 2015 and Aug 2019 (11 female, mean age 39 (SD 18)). The majority of patients 15/22 presented with optic neuritis, 3 patients bilateral, 2 bilateral sequential. Other presentations included LETM (2), ADEM(2), brain stem syndrome (1), lower cord/conus syndrome (1) seizures (1). Mean logMar visual acuity at nadir in patients present- ing with an optic neuritis was 0.69 (SD 0.58). Mean logMar visual acuity at recovery was logMAR 0.1 (SD 0.54), 12/15 eyes had documented optic disc swelling. MRI brain was performed in 20 patients and was normal in 10, 6 had non-specific white matter changes the remainder had inflammatory brainstem and ADEM –like changes. MRI orbits was performed in 13 patients, 4 had bilateral optic nerve involvement and 5 had longitudinally extensive optic nerve lesions. Spinal cord imaging was performed in 9 patients, 2 had a LETM, 1 multifocal signal change and the remainder normal imaging. The cervical cord was the most frequently involved region of the spinal cord. 5 patients developed relapses (all optic neuritis), 3 relapses occurred off treatment. r.raftopoulos@ucl.ac.uk

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Neurology Neurosurgery & PsychiatryMême sujetCerebrovascular and Carotid Artery DiseasesTravaux en français237 207