P.026 Autoimmune encephalitis: modifiable and non-modifiable predictors of relapse
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 25% of encephalitis cases in North America are immune mediated. For most forms of autoimmune encephalitis (AIE), risk of relapse is unclear and little evidence exists to guide which patients have the highest risk and whether standard treatments reduce this risk. Our objective was to determine the factors associated with AIE relapse. Methods: We performed a chart review consisting of patients with AIE presenting to the Calgary Neuro-Immunology Clinic and Tom Baker Cancer Centre between 2015 and 2020. Predictors of relapse were determined with use of t-test. Results: Outcome data was assessable in 39/40 patients, 17/39 (44%) patients relapsed. Seropositive patients and those with abnormal CSF were more likely to relapse, although neither reached statistical significance (p=0.12, 0.059). Patients with longer duration of steroid and steroid sparing treatment prior to relapse, and those on steroids at the time of relapse, had milder relapses (p=0.024, 0.026, 0.047). There was no difference in steroid or steroid sparing treatment use at 3, 6, and 12 months between groups. Conclusions: Risk of relapse in AIE is high (44%), with most relapses occurring in the first 3 years. Continuous immunosuppression lessens the severity of relapse, although our study did not confirm it reduced the occurrence of relapse.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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.
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 ».