Clinical and Demographic Predictors of Optic Neuritis Subtype
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To determine which clinical features differentiate acute optic neuritis (ON) subtypes to support treatment decision-making in patients when the diagnostic work-up is incomplete or inconclusive. We performed a retrospective study at two academic centers. ON was classified as idiopathic/multiple sclerosis-associated (I/MS-ON; also known as “typical” ON) versus non-I/MS-ON (e.g. neuromyelitis optica; also known as “atypical” ON). Multiple linear regression models assessed the association between ON subtype and clinical features including: demographics, presence of optic disc edema, bilaterality (simultaneous ON involving both eyes), and baseline visual acuity (logMAR). Sensitivity analyses examined the impact of incomplete race/ethnicity data on subtype. Among 614 episodes (518 patients), most ON events (n = 440, 85%) were I/MS-ON. In univariate analyses, bilaterality (OR 6.67 [95%CI 3.7,11.11]), presence of optic disc edema (OR 2.22 [95%CI 1.32,3.70]), and age (OR 1.32 [95%CI 1.08,1.61] for each decade) were significantly associated with higher odds of having non-I/MS-ON compared to I/MS-ON. In multiple logistic regression modeling, each decade of life (OR 1.35 [95%CI 1.06,1.69]), bilaterality (OR 7.69 [95%CI 4.17,14.29]), and each point increase in baseline logMAR (OR 1.47 [95%CI 1.11,1.92]) were associated with increased odds of having non-I/MS-ON compared to I/MS-ON. In sensitivity analyses, age no longer significantly predicted ON subtype. When considering multiple clinical factors, bilateral simultaneous ON and worse baseline visual acuity were significantly associated with non-I/MS-ON. Older age may also be associated with non-I/MS-ON, but additional studies are needed. These observations may guide decision-making in patients with ON, in which diagnostic testing is incomplete or inconclusive.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle