Diagnostic delay in amyotrophic lateral sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a progressive, fatal neurodegenerative disease, and the time from symptom onset to diagnosis remains long. With the advent of disease-modifying treatments, the need to identify and diagnose ALS in a timely fashion has never been greater. METHODS: We reviewed the literature to define the severity of ALS diagnostic delay, the various factors that contribute to this delay (including patient and physician factors), and the role that site of symptom onset plays in a patient's diagnostic journey. RESULTS: Diagnostic delay is influenced by general practitioners' lack of recognition of ALS due to disease rarity and heterogenous presentations. As a result, patients are referred to non-neurologists, have unnecessary diagnostic testing, and may ultimately be misdiagnosed. Patient factors include their illness behavior-which impacts diagnostic delay-and their site of symptom onset. Limb-onset patients have the greatest diagnostic delay because they are frequently misdiagnosed with degenerative spine disease or peripheral neuropathy. CONCLUSION: Prompt ALS diagnosis results in more effective clinical management, with earlier access to disease-modifying therapies, multidisciplinary care, and, if desired, clinical trial involvement. Due to lack of commercially available ALS biomarkers, alternative strategies to identify and triage patients who likely have ALS must be employed. Several diagnostic tools have been developed to encourage general practitioners to consider ALS and make an urgent referral to ALS specialists, bypassing unnecessary referrals to non-neurologists and unnecessary diagnostic workup.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle