Use of assessment for neuropathic pain in MOGAD
Notice bibliographique
Résumé
Myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody-associated disorders (MOGAD) is a central inflammatory autoimmune disease primarily characterized by demyelination of the myelin oligodendrocyte glycoprotein and neuronal damage caused by inflammatory cell infiltration. While many studies have reported pain in adult patients with MOGAD, few have reported pain in pediatric patients. An 8-year-old girl developed repeated focal to bilateral tonic-clonic seizures preceded by episodes of falling. Based on the seizures, electroencephalographic and brain MRI findings, and positive anti-MOG antibodies in the blood and cerebrospinal fluid, she was diagnosed with unilateral cortical fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR)-hyperintense lesions in anti-MOG-associated encephalitis with seizures (FLAMES). Although the contrast-enhanced spinal MRI showed no abnormalities, she exhibited Lhermitte's sign and neuropathic pain, implying myelitis as a complication. Neuropathic pain was retrospectively assessed using two questionnaires (PainDETECT and Short-Form McGill Pain Questionnaire-2). We report a case of unilateral cortical encephalitis with suspected myelitis on the MOGAD spectrum. For the assessment of neuropathic pain, the modified questionnaires enabled the quantitative and qualitative evaluation of pediatric MOGAD-related pain.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».