Evaluation of nonmotor symptoms in myasthenia gravis patients
Notice bibliographique
Résumé
Background/aim: Myasthenia gravis (MG) is chronic autoimmune disorder characterized primarily by muscle weakness and fatigue, due to autoantibodies targeting acetylcholine receptor at neuromuscular junction. Herein, it was aimed to evaluate nonmotor symptoms in MG patients and compare them with disease duration, severity, and clinical features. Materials and methods: This prospective study was conducted with two groups: 35 MG patients and 35 healthy volunteers. The patient group comprised 17 females and 18 males with a mean age of 52.9 ± 13.6 years. The control group comprised 23 females and 12 males with a mean age of 46.9 ± 12.2 years. The Myasthenia Gravis Foundation of America clinical classification and Myasthenia Gravis Composite and Turkish version of the Myasthenia Gravis Quality of Life 15 scales were applied to the patient group. To assess nonmotor functions, questionnaires evaluating the symptoms of headache, pain, depression, anxiety, sleep, physical activity, cognition, smell, and taste were applied to both the patient and control groups. Results: The results revealed prevalent and diverse nonmotor symptoms in the MG group. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score and degree of olfactory function in cinnamon was statistically significantly (p < 0.05) lower in the patient group than in the control group. The degree of impairment on the MoCA, headache rate, Beck depression score, depression rate, Beck anxiety score, anxiety rate, Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) score, and poor sleep quality rate were significantly higher (p < 0.05) in the patient group than in the control group. Conclusion: In conclusion, this study emphasizes the importance of recognizing and managing nonmotor symptoms in MG patients, advocating for a multidisciplinary approach to care that addresses both motor and nonmotor manifestations. By expanding our understanding of the systemic impact of MG and exploring new treatment modalities, we can improve the lives of those living with this complex autoimmune disorder. Further research is needed to elucidate the pathogenic mechanisms underlying these nonmotor manifestations, which will be pivotal in developing more targeted and effective therapeutic strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».