Cognitive Impairment in Autoimmune Encephalitis: Characterization and Predicting Long-term Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autoimmune encephalitis (AE) is now emerging as an important cause of reversible cognitive impairment. AIMS: We aimed to study cognitive domains affected in various subtypes of AE, assess the changes in cognitive profile, and factors that predict residual cognitive impairment. METHODS: Cognitive assessment was conducted based on their age at presentation (≤12 years: Vineland Social Maturity Scale, 13-18 years: Montreal Cognitive Assessment and >18 years: Addenbrooke's Cognitive Examination-III). They were screened for psychiatric manifestations by Neuropsychiatric Inventory questionnaire. The assessment was repeated after 6 months. RESULTS: Mean age was 21.8 (21.8 ± 17.0) years. Among 74 (M:F: 29:45) patients, 38 (51%) were less than 18 years of age, 22 (37%) adults and 9 (12%) patients belonged to late onset (more than 45 years). Cognitive impairment was seen in 100% of late onset, 85% adults and 58% children. At follow-up, Cognitive impairment was present in 27 out of 45 (60%) patients. Cognitive impairment was common in patients with late-onset AE and in patients with anti-Leucine-rich glioma inactivated-1 (LGI-1) positivity. Age more than 45 years, mutism, hallucinations, incontinence, altered consciousness, psychiatric manifestations, and modified Rankin Scale (mRS) scores more than three, abnormal EEG were shown to be significantly associated with poor cognitive scores. The cognitive domains affected were attention, fluency, memory as residual deficits. The pattern of cognitive recovery during follow-up showed significant improvement in all domains except for new learning, memory, and fluency. CONCLUSIONS: Cognitive Impairment is common in autoimmune encephalitis with new learning, memory and fluency domains severely affected. Late-onset, abnormal EEG, high mRS scores and coexistent psychiatric disturbances predict poor cognitive outcomes.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».