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Enregistrement W4283377877 · doi:10.1017/cjn.2022.196

P.101 A-waves on electrodiagnostic studies in axonal and demyelinating cases of Guillain-Barré Syndrome (GBS)

2022· article· en· W4283377877 sur OpenAlexvenueaboutno aff
S Reiter-Campeau, D Gendron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuillain-Barre syndromeAcute motor axonal neuropathyPolyradiculoneuropathyMedicineNerve conductionTibial nervePediatricsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A-waves are lesser-known late responses of debated clinical significance, seen in routine motor nerve conduction studies (NCS). They are proposed to be a sensitive marker of demyelination and an early finding in acute demyelinating polyradiculoneuropathy (AIDP). We hypothesized that the presence and distribution of A-waves are discriminative markers in differentiating AIDP from axonal variants of Guillain-Barré Syndrome (GBS). Methods: We identified patients diagnosed with demyelinating and axonal forms of GBS at the Montreal Neurological Institute between 2016 and 2021. Clinical and electrophysiological data including raw NCS responses were retrospectively reviewed for 28 AIDP and 9 axonal GBS cases. Results: 20 of 28 AIDP cases had at least one A-wave in non-tibial nerves compared to 2 of 9 axonal cases. Among patients with NCS available within 2 weeks of symptom onset, 13 of 14 AIDP cases had non-tibial A-waves, compared to 0 of 6 axonal cases. Eight of 14 AIDP cases had one or more nerves with multiple A-waves within 2 weeks, compared to 0 of 6 axonal cases. Conclusions: In patients with GBS, the presence of A-waves in non-tibial nerves and of nerves with multiple A-waves are early indicators of the demyelinating variant. Early identification of GBS subtype is valuable for prognostication.

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)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,248 · 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'admission2
Résumé présentoui

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