Non‐demyelinating disorders mimicking and misdiagnosed as<scp>NMOSD:</scp>a literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Differentiating neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD) from its mimics is crucial to avoid misdiagnosis, especially in the absence of aquaporin-4-IgG. While multiple sclerosis (MS) and myelin oligodendrocyte glycoprotein-IgG associated disease (MOGAD) represent major and well-defined differential diagnoses, non-demyelinating NMOSD mimics remain poorly characterized. METHODS: We conducted a systematic review on PubMed/MEDLINE to identify reports of patients with non-demyelinating disorders that mimicked or were misdiagnosed as NMOSD. Three novel cases seen at the authors' institutions were also included. The characteristics of NMOSD mimics were analyzed and red flags associated with misdiagnosis identified. RESULTS: A total of 68 patients were included; 35 (52%) were female. Median age at symptoms onset was 44 (range, 1-78) years. Fifty-six (82%) patients did not fulfil the 2015 NMOSD diagnostic criteria. The clinical syndromes misinterpreted for NMOSD were myelopathy (41%), myelopathy + optic neuropathy (41%), optic neuropathy (6%), or other (12%). Alternative etiologies included genetic/metabolic disorders, neoplasms, infections, vascular disorders, spondylosis, and other immune-mediated disorders. Common red flags associated with misdiagnosis were lack of cerebrospinal fluid (CSF) pleocytosis (57%), lack of response to immunotherapy (55%), progressive disease course (54%), and lack of magnetic resonance imaging gadolinium enhancement (31%). Aquaporin-4-IgG positivity was detected in five patients by enzyme-linked immunosorbent assay (n = 2), cell-based assay (n = 2: serum, 1; CSF, 1), and non-specified assay (n = 1). CONCLUSIONS: The spectrum of NMOSD mimics is broad. Misdiagnosis frequently results from incorrect application of diagnostic criteria, in patients with multiple identifiable red flags. False aquaporin-4-IgG positivity, generally from nonspecific testing assays, may rarely contribute to misdiagnosis.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».