Electrophysiological grading scale for polyneuropathy severity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish a simple electrophysiological scale for patients with distal symmetric axonal polyneuropathy, in order to promote standardized and informative electrodiagnostic reporting, and understand the complex relationship between electrophysiological and clinical polyneuropathy severity. METHODS: We included 76 patients with distal symmetric axonal polyneuropathy, from a cohort of 151 patients with polyneuropathy prospectively recruited from November 2016 to May 2017. Patients underwent nerve conduction studies (NCS), were evaluated by the Toronto Clinical Neuropathy Score (TCNS), and additional tests. The number of abnormal NCS parameters was determined, within the range of 0-4, considering low amplitude or conduction velocity in the sural and peroneal nerve. RESULTS: Higher number of NCS abnormalities was associated with higher TCNS, indicating more severe polyneuropathy. Polyneuropathy severity per the TCNS was most frequently (63%-70%) mild in patients with a low (0-1) number of NCS abnormalities, and most frequently (57%-67%) severe in patients with a high number (3-4) of NCS abnormalities, while patients with an intermediate (2) number of NCS abnormalities showed mainly mild and moderate severity with equal distribution (40%). CONCLUSIONS: A simple NCS classification system can objectively grade polyneuropathy severity, although significant overlap exists especially at the intermediate range, underscoring the importance of clinical based scoring.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».