How to avoid missing a diagnosis of neuromyelitis optica spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
Recognizing neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD) and differentiating NMOSD from multiple sclerosis (MS) and other disorders can be challenging yet it is extremely important to prevent misdiagnosis, defined in this review as the incorrect diagnosis of patients who truly have NMOSD, particularly in aquaporin-4-IgG (AQP4-IgG)-seronegative cases. The heterogeneity of clinical presentations and wide range of differential diagnoses often lead to missed diagnoses of NMOSD. Misapplication of the 2015 NMOSD criteria and misinterpretation of clinical and neuroradiological findings are relevant factors associated with misdiagnosis in clinical practice. Despite the presence of a specific biomarker for NMOSD (AQP4-IgG), misdiagnosis rates have been reported as high as 35%. Studies indicate that misdiagnosed patients often undergo unnecessary prolonged immunotherapy, leading to health risks and increased morbidity. Accurate definitive diagnosis is crucial as long-term outcomes and treatment approaches differ based on the correct diagnosis, and inappropriate immunotherapy can lead to disability in NMOSD patients. This review outlines factors linked to NMOSD misdiagnosis and briefly discusses strategies to reduce misdiagnosis.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».