C.1 Cognitive profile in pediatric seronegative autoimmune encephalitis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».