LGI‐1 Encephalitis: A Comprehensive Multidisciplinary Paradigm for Diagnosis and Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Leucine‐rich glioma‐inactivated 1 (LGI‐1) antibody encephalitis is a rare subtype of autoimmune limb encephalitis (ALE), which is marked by rapid neuropsychiatric decline. This report details a comprehensive approach to its diagnosis and management. Assessment In this case, a 68‐year‐old man presented with aggressive behaviors, cognitive decline, and seizure‐like episodes. Initial assessments suggested major neurocognitive disorder, with MMSE and MOCA scores of 20 and 17, respectively, indicating cognitive impairment. EEG confirmed episodes of facio‐brachial dystonic seizures. Further evaluation revealed hyponatremia, temporal lobe atrophy on MRI, and LGI1‐antibodies in the CSF. Treatment Initial treatments included steroids and IVIG, which did not result in significant improvement. However, after receiving two Rituximab trials, improvements in cognitive and behavioural outcomes were observed. Cognitive predictors of poor outcomes included older age, non‐response to initial therapies, and clinical relapses. Discussion This case underscores the complex presentation of LGI‐1 encephalitis, emphasizing the importance of thorough diagnostic evaluations and a multimodal treatment approach. The patient’s cognitive and behavioral improvements post‐treatment highlight the significance of timely and targeted interventions in managing this challenging autoimmune encephalitis. Long‐term follow‐up revealed sustained improvements, reinforcing the potential efficacy of a multidisciplinary treatment strategy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».