Diagnosing progressive multifocal leukoencephalopathy: Positive predictive value of CSF JC virus quantitative PCR and importance of recognizing suggestive neuroimaging findings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the positive predictive value (PPV) of CSF John Cunningham virus (JCV) quantitative PCR (qPCR) for progressive multifocal leukoencephalopathy (PML), and highlight neuroimaging findings reported to be suggestive of this disease. METHODS: We reviewed patients at London Health Sciences Centre with a positive CSF JCV qPCR result. Patients were classified as true-positive if they had a clinico-radiographic presentation compatible with PML and no more likely alternative diagnosis. The presence of suggestive neuroimaging findings was documented as supportive evidence of PML. The PPV of CSF JCV qPCR was calculated as the proportion of positive results that were classified as true-positives. RESULTS: Eleven of 154 patients who underwent CSF JCV qPCR testing had a positive result (7 %). Median age was 60 years (range: 33-79 years) and 7/11 (64 %) were male. Nine of 11 (82 %) were overtly immunocompromised. Five of 11 (45 %) had a viral load below the lowest quantifiable standard (<4290 copies/ml). All had a clinico-radiographic presentation compatible with PML and no more likely alternative diagnosis, resulting in a PPV of 100 %. All had one or more suggestive neuroimaging findings that supported PML diagnosis (Milky Way sign/punctate pattern, 9; rim-and-core pattern, 7; T2/FLAIR mismatch, 6; shrimp sign, 4; SWI-hypointense rim, 2; across-the-pons sign, 1; barbell sign, 1). CONCLUSIONS: We found that CSF JCV qPCR had high PPV for PML. All positives below the lowest quantifiable standard were true-positives. Our study affirms the diagnostic utility of this testing in clinical practice. Recognition of suggestive neuroimaging findings helps facilitate PML diagnosis.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».