Myelitis features and outcomes in CNS demyelinating disorders: Comparison between multiple sclerosis, MOGAD, and AQP4-IgG-positive NMOSD
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory myelopathies can manifest with a combination of motor, sensory and autonomic dysfunction of variable severity. Depending on the underlying etiology, the episodes of myelitis can recur, often leading to irreversible spinal cord damage and major long-term disability. Three main demyelinating disorders of the central nervous system, namely multiple sclerosis (MS), aquaporin-4-IgG-positive neuromyelitis optica spectrum disorders (AQP4+NMOSD) and myelin oligodendrocyte glycoprotein-IgG associated disease (MOGAD), can induce spinal cord inflammation through different pathogenic mechanisms, resulting in a more or less profound disruption of spinal cord integrity. This ultimately translates into distinctive clinical-MRI features, as well as distinct patterns of disability accrual, with a step-wise worsening of neurological function in MOGAD and AQP4+NMOSD, and progressive disability accrual in MS. Early recognition of the specific etiologies of demyelinating myelitis and initiation of the appropriate treatment is crucial to improve outcome. In this review article we summarize and compare the clinical and imaging features of spinal cord involvement in these three demyelinating disorders, both during the acute phase and over time, and outline the current knowledge on the expected patterns of disability accrual and outcomes. We also discuss the potential implications of these observations for patient management and counseling.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».