Optic neuritis: current challenges in diagnosis and management
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The primary aim of this review is to describe the clinical course, salient imaging features, and relevant serological profiles of common optic neuritis (ON) subtypes. Key diagnostic challenges and treatment options will also be discussed. RECENT FINDINGS: ON is a broad term that describes an inflammatory optic nerve injury arising from a variety of potential causes. ON can occur sporadically, however there is particular concern for co-associated central nervous system (CNS) inflammatory syndromes including multiple sclerosis (MS), neuromyelitis optic spectrum disorders (NMOSD), and myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody associated disease (MOGAD). The ON subtypes that often herald MS, NMOSD, and MOGAD differ with respect to serological antibody profile and neuroimaging characteristics, yet there is significant overlap in their clinical presentations. A discerning history and thorough examination are critical to rendering the correct diagnosis. SUMMARY: Optic neuritis subtypes vary with respect to their long-term prognosis and accordingly, require different acute treatment strategies. Moreover, delays in identifying MOGAD, and certainly NMOSD, can be highly detrimental because affected individuals are vulnerable to permanent vision loss and neurologic disability from relapses.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».