Long-Term Psychiatric Outcomes of Autoimmune Encephalitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors aimed to characterize the long-term psychiatric outcomes and their predictors among survivors of autoimmune encephalitis (AE). METHODS: In this retrospective cohort study, patients diagnosed as having AE between 2008 and 2023 at two academic medical centers (in New York City and Toronto) completed the Mini International Neuropsychiatric Interview 7.0.2 (MINI) and Profile of Mood States (POMS-2) to assess long-term psychiatric outcomes. Clinical characteristics were assessed for potential predictors of psychiatric outcomes. Bivariate analyses and univariate logistic regressions were conducted to assess the relationship between the predictors and the primary outcome. RESULTS: -methyl-d-aspartate (33%), anti-leucine-rich-glioma-inactivated 1 (24%), anti-glutamic acid decarboxylase 65 (14%), and antibody-negative encephalitis (29%). In total, 71% of participants who completed the MINI met criteria for a DSM-5 diagnosis, and 56% were diagnosed as having a mood disorder. Thirteen participants (31%) reported above-average total mood disturbance on the POMS-2. Mann-Whitney U tests revealed that participants diagnosed as having a mood disorder self-reported significantly higher levels of confusion and bewilderment (z=-2.04, p=0.04) and depression and dejection (z=-2.24, p=0.03) and lower levels of vigor and activity (z=-2.62, p=0.01). CONCLUSIONS: AE survivors have a high prevalence of psychiatric comorbid conditions, with most being diagnosed as having a mood disorder and a significant proportion endorsing ongoing mood disturbance. Patients with a psychiatric history may benefit from closer psychiatric follow-up.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».