Detecting isolated cognitive relapses in persons with MS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The existence of isolated cognitive relapses (ICRs) in persons with MS (PwMS) has been debated. OBJECTIVE: To examine relapses with decline on Symbol Digit Modalities Test (SDMT) but no change on Expanded Disability Status Scale (EDSS). METHODS: This 3-year prospective cohort study identified PwMS experiencing a relapse with decrease on SDMT. Participants with SDMT decline/stable EDSS were labeled "ICR," while those with a corresponding decrease on EDSS were classified "Relapse with Cognitive Decline (RCD)." Two definitions of SDMT decline were explored: (1) ⩾ 8 points, and (2) ⩾ 4 points. Logistic regression was used to analyze the relationship between ICR and RCD. RESULTS: = 0.024) using demographics and disease characteristics explained 28.4% of the variance in ICR versus RCD. Only the MS Neuropsychological Questionnaire was associated with ICR (odds ratio (OR): 8.6; 95% confidence interval (CI): 1.1-16.4) 40 relapsing participants with SDMT decrease of ⩾ 4 points were identified: 26 (65%) had a stable EDSS (ICR). Logistic regression did not find any variable predictive of ICR. CONCLUSION: This prospective study demonstrates evidence of ICR in PwMS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».