Targeting earlier diagnosis: What symptoms come first in Degenerative Cervical Myelopathy?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Degenerative cervical myelopathy (DCM) is a common and disabling condition. Early effective treatment is limited by late diagnosis. Conventional descriptions of DCM focus on motor and sensory limb disability, however, recent work suggests the true impact is much broader. This study aimed to characterise the symptomatic presentation of DCM from the perspective of people with DCM and determine whether any of the reported symptoms, or groups of symptoms, were associated with early diagnosis. METHODS: An internet survey was developed, using an established list of patient-reported effects. Participants (N = 171) were recruited from an online community of people with DCM. Respondents selected their current symptoms and primary presenting symptom. The relationship of symptoms and their relationship to time to diagnosis were explored. This included symptoms not commonly measured today, termed 'non-conventional' symptoms. RESULTS: All listed symptoms were experienced by >10% of respondents, with poor balance being the most commonly reported (84.2%). Non-conventional symptoms accounted for 39.7% of symptomatic burden. 55.4% of the symptoms were reported as an initial symptom, with neck pain the most common (13.5%). Non-conventional symptoms accounted for 11.1% of initial symptoms. 79.5% of the respondents were diagnosed late (>6 months). Heavy legs was the only initial symptom associated with early diagnosis. CONCLUSIONS: A comprehensive description of the self-reported effects of DCM has been established, including the prevalence of symptoms at disease presentation. The experience of DCM is broader than suggested by conventional descriptions and further exploration of non-conventional symptoms may support earlier diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».