The Clinical Spectrum of Multiple Sclerosis in a Tertiary Care Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple sclerosis (MS) is a chronic autoimmune, inflammatory, demyelinating disease of the central nervous system (CNS) mediated by an inappropriate immune response within the body against the insulating myelin sheath. Methods: Between January 2016 and March 2019, 20 diagnosed cases of MS were recruited for the study. Patient history was collected using a pre-designed standardized clinical proforma. Results: The outcomes of the present study reveal a resemblance of MS patterns in Andhra Pradesh with India and with the West. MS is more common in women. The second and third decades are the most common. The incidence of the disease decreased with age. In comparison to relapsing-remitting MS (RRMS), primary-progressive MS (PPMS) had a younger onset age. The most common type of MS is RRMS. Individuals had different relapse rates. Relapses are more common in patients who first develop the disease at a young age. In PPMS patients, oligoclonal band (OCB) positivity is higher than in RRMS patients. A considerable number of individuals exhibited aberrant visual evoked potential (VEP) even in the absence of visual complaints. Disease-modifying drugs decreased the disease frequency and severity. Patients who started these drugs after 1 - 2 relapses had good results. Conclusion: According to the findings, larger data sets are needed to completely characterize disease patterns. Given the rising prevalence of MS across India, it has become necessary to establish regional and national MS registries. J Neurol Res. 2023;13(1):43-49 doi: https://doi.org/10.14740/jnr750
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».