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Enregistrement W4306176950 · doi:10.1111/epi.17437

Seizures in <scp>anti‐Hu</scp>–associated extra‐limbic encephalitis: Characterization of a unique disease manifestation

2022· article· en· W4306176950 sur OpenAlexaff
Adrian Budhram, Manas Sharma, G. Bryan Young

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Neurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensSouth Bruce Grey Health CentreLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimbic encephalitisEpilepsyNeuroscienceMedicineContext (archaeology)IctalLimbic systemNeuroimagingPsychologyEncephalitisImmunologyCentral nervous systemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-Hu-associated neurologic autoimmunity most often occurs in the context of small cell lung cancer and typically presents with peripheral neuropathy, cerebellar ataxia, and/or limbic encephalitis. Extra-limbic encephalitis causing seizures is a rare disease manifestation, with only sparse reports in the literature. Herein we present a patient with seizures in anti-Hu-associated extra-limbic encephalitis, and review the literature for other cases to more fully characterize this entity. Among 27 patients we identified, the median age was 46 years (range: 2-69 years) and 18 of 27 (67%) were female. Focal motor seizures were most common, followed by ictal expressive speech difficulty. Seizure semiologies along with neuroimaging findings most frequently suggested the involvement of the peri-Rolandic cortex, more anterior frontal operculum, and insula, although other cortical regions were rarely affected as well. In contrast to other classical paraneoplastic neurologic syndromes, good response to treatment with attainment of seizure-free survival was often reported, although over one-third still died. A propensity for chronic seizures among children indicated the potential to develop autoimmune-associated epilepsy. The predilection for certain extra-limbic regions, as well as the possibility of good response to treatment, may reflect unique disease mechanisms that would benefit from further study.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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