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Enregistrement W4282831782 · doi:10.1111/jns.12504

Electrodiagnostic subtyping in <scp>Guillain‐Barré</scp> syndrome: Use of criteria in practice based on a survey study in <scp>IGOS</scp>

2022· article· en· W4282831782 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

RevueJournal of the Peripheral Nervous System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtypingCompound muscle action potentialMedicineNerve conduction velocityGuillain-Barre syndromeLatency (audio)Ulnar nerveElbowPhysical medicine and rehabilitationAudiologyPsychologyInternal medicineElectrophysiologySurgeryPediatricsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrodiagnostic (EDx) studies are helpful in diagnosing and subtyping of Guillain-Barré syndrome (GBS). Published criteria for differentiation into GBS subtypes focus on cutoff values, but other items receive less attention, although they may influence EDx subtyping: (a) extensiveness of EDx testing, (b) nerve-specific considerations, (c) distal compound muscle action potential (CMAP)-amplitude requirements, (d) criteria for conduction block and temporal dispersion. The aims of this study were to investigate how these aspects were approached by neuromuscular EDx experts in practice and how this was done in previously published EDx criteria for GBS. A completed questionnaire was returned by 24 (of 49) members of the electrophysiology expertise group from the International GBS Outcome Study. Six published EDx criteria for GBS subtyping were compared regarding these aspects. The indicated minimal number of motor nerves to study varied among respondents and tended to be more extensive in equivocal than normal studies. Respondents varied considerably regarding usage of compression sites for subtyping (median/wrist, ulnar/elbow, peroneal/fibular head): 29% used all variables from all sites, 13% excluded all sites, and 58% used only some sites and/or variables. Thirty-eight percent of respondents required a minimal distal CMAP amplitude to classify distal motor latency as demyelinating, and 58% did for motor conduction velocity. For proximal/distal CMAP-amplitude ratio and F-wave latency, a requisite minimal CMAP amplitude was more often required (79%). Also, the various published criteria sets showed differences on all items. Practical use of EDx criteria for subtyping GBS vary extensively across respondents, potentially lowering the reproducibility of GBS subtyping.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,253 · 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