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Enregistrement W4382537060 · doi:10.3174/ajnr.a7907

MR Imaging Findings in a Large Population of Autoimmune Encephalitis

2023· article· en· W4382537060 sur OpenAlexaff
S. Gillon, M. Chan, Joshua Chen, Elan L. Guterman, Xin Wu, Christine M. Glastonbury, Yi Li

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Neurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLimbic encephalitisAutoimmune encephalitisAutoantibodyEncephalitisPathologyAntibodyPopulationImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>BACKGROUND AND PURPOSE:</h3> Autoimmune encephalitis is a rare condition in which autoantibodies attack neuronal tissue, causing neuropsychiatric disturbances. This study sought to evaluate MR imaging findings associated with subtypes and categories of autoimmune encephalitis. <h3>MATERIALS AND METHODS:</h3> Cases of autoimmune encephalitis with specific autoantibodies were identified from the medical record (2009–2019). Cases were excluded if no MR imaging of the brain was available, antibodies were associated with demyelinating disease, or &gt;1 concurrent antibody was present. Demographics, CSF profile, antibody subtype and group (group 1 intracellular antigen or group 2 extracellular antigen), and MR imaging features at symptom onset were reviewed. Imaging and clinical features were compared across antibody groups using χ<sup>2</sup> and Wilcoxon rank-sum tests. <h3>RESULTS:</h3> Eighty-five cases of autoimmune encephalitis constituting 16 distinct antibodies were reviewed. The most common antibodies were anti-<i>N</i>-methyl-D-aspartate (<i>n</i> = 41), anti-glutamic acid decarboxylase (<i>n</i> = 7), and anti-voltage-gated potassium channel (<i>n</i> = 6). Eighteen of 85 (21%) were group 1; and 67/85 (79%) were group 2. The median time between MR imaging and antibody diagnosis was 14 days (interquartile range, 4–26 days). MR imaging had normal findings in 33/85 (39%), and 20/33 (61%) patients with normal MRIs had anti-<i>N</i>-methyl-D-aspartate receptor antibodies. Signal abnormality was most common in the limbic system (28/85, 33%); 1/68 (1.5%) had susceptibility artifacts. Brainstem and cerebellar involvement were more common in group 1, while leptomeningeal enhancement was more common in group 2. <h3>CONCLUSIONS:</h3> Sixty-one percent of patients with autoimmune encephalitis had abnormal brain MR imaging findings at symptom onset, most commonly involving the limbic system. Susceptibility artifact is rare and makes autoimmune encephalitis less likely as a diagnosis. Brainstem and cerebellar involvement were more common in group 1, while leptomeningeal enhancement was more common in group 2.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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