P.080 Outcomes in Influenza and RANBP2 mutation associated Acute Necrotizing Encephalopathy of Childhood
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute Necrotizing Encephalopathy (ANEC) is a rare neuroinflammatory disorder involving the deep grey matter following viral infection and has been associated with the RANBP2 gene. We aimed to evaluate clinical and imaging features in ANEC patients. Methods: This retrospective chart review of ANEC patients (2012-2020) seen at a tertiary pediatric center included analysis of outcomes including ANE-Severity Score, Expanded Disability Status Scale (EDSS) and the modified Rankin Scale (mRS), semi-quantitative imaging scores (degree of swelling or hemorrhage rated 0 (none)-5 (severe/massive)), and dichotomous outcomes including RANBP2 gene status, influenza status. Results: 20 patients were included (Avg. age at presentation 3.5 yrs IQR=3.56., F:M 2.33:1). 3/20 experienced recurrences. All patients with recurrences were positive for RANBP2 mutations. 10/20 patients were influenza positive. 7/20 were RANBP2 mutation positive. We observed higher likelihood of hemorrhage in influenza-positive compared to negative patients (W=78, p=0.048). Kaplan-Meier survival curve analysis revealed that patients without brainstem lesions were more likely to reach minimal/no disability (EDSS<=2) than patients with brainstem lesions (p=0.035). Conclusions: Hemorrhage is more likely to be seen in children with ANEC who are positive for influenza. RANBP2 status was predictive of relapse but not predictive of overall outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».