Approach to Managing the Initial Presentation of Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Available disease-modifying therapies (DMTs) for multiple sclerosis (MS) are rapidly expanding; although escalation approaches aim to balance safety and efficacy, emerging evidence suggests superior outcomes for people with MS who are exposed to early high-efficacy therapies. We aimed to explore practice differences in prevailing management strategies for relapsing-remitting MS. Methods: . Questions pertained to a case of a 37-year-old woman presenting with optic neuritis. Respondents were asked to indicate their initial investigations, relapse management strategy, choice of disease-modifying therapy, and plan for follow-up imaging (contrast/noncontrast). Survey responses were stratified by key demographic variables along with 95% confidence intervals (95% CIs). Results: We received 153 responses from 42 countries; 32.3% responders identified as MS specialists. There was a strong preference for intravenous delivery of high-dose corticosteroids (87.7%, 95% CI 80.7-92.5), and most of the responders (61.3%, 95% CI 52.6-69.4) indicated they would treat a nondisabling (mild sensory) MS relapse. When asked to select a single initial DMT, 56.6% (95% CI 47.6-65.1) selected a high-efficacy therapy (67.5% MS specialists vs 53.7% non-MS specialists). The most selected agents overall were fingolimod (14.7%), natalizumab (15.5%), and dimethyl fumarate (20.9%). Two-thirds of respondents indicated they would request contrast-enhanced surveillance MRI. Discussion: Although there is a slight preference for initiating high-efficacy DMT at the time of initial MS diagnosis, opinions regarding the most appropriate treatment paradigm remain divided.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».