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Enregistrement W4389775558 · doi:10.1212/wnl.0000000000207965

Prevalence, Demographic, and Clinical Factors Associated With Cognitive Dysfunction in Patients With Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder

2023· article· en· W4389775558 sur OpenAlexaboutno aff
Luka Vlahovic, Jamie McDonald, Jessica Hinman, Anna Tomczak, Christopher Lock, Chella A. Palmer, Lawrence J. Cook, Michael R. Yeaman, Melinda S. Burnett, Gayle K. Deutsch, Lorene M. Nelson, May Han

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuromyelitis opticaMedicineMontreal Cognitive AssessmentSpectrum disorderInternal medicineSerostatusOptic neuritisCohortRituximabPediatricsPhysical therapyMultiple sclerosisDiseasePsychiatryDementiaImmunologyViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and ObjectivesNeuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD) is a chronic CNS demyelinating autoimmune disorder targeting the astrocyte antigen aquaporin-4 (AQP4), typically presenting with optic neuritis, transverse myelitis, and brain syndromes. Cognitive dysfunction (CD) in NMOSD is under-recognized and poorly understood. The purpose of this study was to evaluate the prevalence and clinical variables associated with CD in NMOSD. MethodsThis observational retrospective study with longitudinal follow-up describes a clinical cohort seen in the Collaborative International Research in Clinical and Longitudinal Experience Study in NMOSD. Serial Montreal Cognitive Assessments (MoCAs) were performed upon enrollment and at 6-month intervals to evaluate longitudinal cognitive function relative to demographic and disease-related factors. We used 2-tailed t test, analysis of variance, the χ2 test, linear regression for univariable and adjusted analyses and simultaneous linear regression and mixed-effects model for multivariable analyses. ResultsThirty-four percent (75/219) of patients met criteria for CD (MoCA <26); 29% (64/219) showed mild dysfunction (MoCA 20–26/30), and 5% (11/219) showed moderate (MoCA <20/30) dysfunction. Patients with less neurologic disability and lower pain scores had higher MoCA scores (95% CI 0.24–0.65 and 95% CI 0.09–0.42, respectively). Patients with at least high school education scored higher on the MoCA (95% CI 2.2–5). When comparing patients dichotomized for CD, patients never on rituximab scored higher than patients only treated with rituximab (p < 0.029). There was no significant association between annualized relapse rate, age, sex, disease duration, AQP4 serostatus or brain lesions, and CD. CD was more pronounced among Black than White patients (95% CI −2.7 to −0.7). Multivariable analysis of serial MoCA did not indicate change (p = 0.715). Descriptive analysis of serial MoCA showed 30% (45/150) of patients with worsening MoCA performance had impaired language and verbal recall. DiscussionTo our knowledge, this is the largest study of diverse cohort to investigate CD in patients with NMOSD. Our findings demonstrate 34% of patients with NMOSD experience mild-to-moderate CD, while 30% of patients demonstrated decline on serial testing. The substantial prevalence of CD in this pilot report highlights the need for improved and validated screening tools and comprehensive measures to investigate CD in NMOSD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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