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Enregistrement W4412166440 · doi:10.1017/cjn.2025.10160

C.1 Cognitive profile in pediatric seronegative autoimmune encephalitis

2025· article· en· W4412166440 sur OpenAlexvenueno aff
Marion Aubourg, C Marie-Sophie, Marc Labelle, M Kaseka

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Neurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoimmune encephalitisCognitionMedicineEncephalitisVirologyPsychiatryVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Seronegative autoimmune encephalitis (SAE) in children is associated with cognitive deficits, particularly executive dysfunction. However, the relationship between cognitive impairment, disease severity, and lesion burden remains unclear. Identifying these associations could improve patient management and outcomes. This study characterizes neuropsychological symptoms in pediatric SAE and compares patients with and without formal neuropsychological assessments to determine factors influencing cognitive impairment. Methods: A retrospective review was conducted on 155 pediatric autoimmune encephalitis cases, including 80 with SAE. Eleven had neuropsychological evaluations. Statistical analyses assessed differences in age, disease severity, lesion characteristics, hospitalization, and treatment needs. Results: Executive dysfunction was present in 75% of SAE cases. Patients with neuropsychological evaluations were older (median: 8 vs. 3 years, p = 0.0115) and had more severe encephalitis at admission (p = 0.0391) and one year later (p = 0.0011). Lesion burden did not differ (p > 0.05), but patients with assessments had longer hospitalizations and required more intensive treatments (p < 0.005). Conclusions: Executive dysfunction in pediatric SAE is linked to disease severity rather than lesion burden. Systematic neuropsychological assessments should be integrated into patient care. Deeper phenotyping of cognitive profiles and identifying risk factors for poor prognosis will help personalize care in order to improve outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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