Autoimmune‐associated seizure disorders
Notice bibliographique
Résumé
With the discovery of an expanding number of neural autoantibodies, autoimmune etiologies of seizures have been increasingly recognized. Clinical phenotypes have been identified in association with specific underlying antibodies, allowing an earlier diagnosis. These phenotypes include faciobrachial dystonic seizures with LGI1 encephalitis, neuropsychiatric presentations associated with movement disorders and seizures in NMDA-receptor encephalitis, and chronic temporal lobe epilepsy in GAD65 neurologic autoimmunity. Prompt recognition of these disorders is important, as some of them are highly responsive to immunotherapy. The response to immunotherapy is highest in patients with encephalitis secondary to antibodies targeting cell surface synaptic antigens. However, the response is less effective in conditions involving antibodies binding intracellular antigens or in Rasmussen syndrome, which are predominantly mediated by cytotoxic T-cell processes that are associated with irreversible cellular destruction. Autoimmune encephalitides also may have a paraneoplastic etiology, further emphasizing the importance of recognizing these disorders. Finally, autoimmune processes and responses to novel immunotherapies have been reported in new-onset refractory status epilepticus (NORSE) and febrile infection-related epilepsy syndrome (FIRES), warranting their inclusion in any current review of autoimmune-associated seizure disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».