P.098 Does single fiber EMG (SFEMG) pair number influence the outcome of patients initially referred for possible myasthenia gravis (MG)?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Analysis of 20 pairs is the traditional standard when using SFEMG to diagnose MG. Some studies show that fewer pairs are needed if results are normal. We examined what impact this might have on long-term outcomes. Methods: Hospital charts of 239 consecutive patients who underwent SFEMG between January 2011, and July 18th, 2024, were reviewed. Results: 201 patients were identified; 128 had normal SFEMGs. Of the patients with normal SFEMGs, 58 (45.31%) had 12 pairs observed and 69 (53.91%) had 20 or more pairs observed. In the 12 pair group, 1(1.72%) patient had delayed MG diagnosis, and 2 (3.45%) patients were referred for repeat SFEMGs; in the 20 or more group, 2 (2.90%) patients belong in each aforementioned category. No patients from either group were hospitalized for MG after SFMEG. Conclusions: Preliminary results demonstrate no difference in frequency of poor outcomes between patients who had 20 or more pairs observed and those who had 12 pairs observed, supporting the safety of shortening the test in appropriate situations.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».