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Enregistrement W4285194572 · doi:10.4103/aian.aian_170_22

A Practical Approach to the Diagnosis and Management of Optic Neuritis

2022· article· en· W4285194572 sur OpenAlexaff
Étienne Bénard-Séguin, Fiona Costello

Notice bibliographique

RevueAnnals of Indian Academy of Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOptic neuritisNeuromyelitis opticaMultiple sclerosisMyelin oligodendrocyte glycoproteinDiseaseDermatologyOptic neuropathySpectrum disorderOptic nervePediatricsPathologyImmunologyOphthalmologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optic neuritis (ON), as an umbrella term, refers to a spectrum of inflammatory optic neuropathies arising from a myriad of potential causes. In its most common form, "typical" ON presents as a unilateral, painful subacute vision loss event in young Caucasian women. The Optic Neuritis Treatment Trial (ONTT) has historically guided our treatment of ON, and taught us important lessons about the clinical presentation, visual prognosis, and future risk of multiple sclerosis (MS) diagnosis associated with this condition. However, in the decades since the ONTT, several immune-mediated conditions such as neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD), and myelin-oligodendrocyte glycoprotein IgG associated disease (MOGAD) have been discovered, complicating the clinical approach to ON. Unlike MS, other central nervous system (CNS) inflammatory conditions are associated with ON subtypes that are potentially blinding, and prone to recurrence. Owing to differences in the clinical presentation, serological biomarkers, radiological findings, and prognostic implications associated with MS ON, NMOSD ON, and MOGAD ON subtypes, it is imperative that clinicians be aware of the diagnostic approach and management options for these conditions.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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