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从MS中解码NMOSD的算法

  • JagannadhaAvasarala,神经病学副教授首页,南加州大学医学院,格林维尔健康系统,javasarala@ghs.org
  • 格林维尔
2016年12月27日提交

Eshaghi等人的文章让我们瞥见了神经放射学的发展方向。b[1]相关问题包括:

该算法是否遗漏了水通道蛋白-4自身抗体阳性的病例?如果是这样,假负数是什么?

由于治疗方案可以更早地制定,这个模型是否在进化的最早阶段就发现了疾病?此外,与针对视神经脊髓炎谱系障碍(NMOSD)的自身抗体(Ab)检测相反,除非在患者队列中显示皮层萎缩和深部灰质改变发生得非常早,否则算法在疾病演变的早期阶段可能缺乏特异性。

既然临床评估是诊断ab阴性NMOSD的唯一选择,那么金标准是如何建立的呢?抗体阴性NMOSD队列是经过神经免疫学专家评估后建立的吗?

随着残疾的恶化,算法的特异性会受到影响吗?例如,就深部灰质萎缩而言,继发性进展性多发性硬化症阶段的病例是否可能与NMOSD重叠?

有可能算法对钟形曲线的异常值或极端值不敏感,因此在临床应用中受到限制。更紧迫的问题是:这些变化能多早被正确识别?

1.Eshaghi A, Wottschel V, Cortese R,等。灰质MRI利用随机森林鉴别视神经脊髓炎与多发性硬化症。首页神经学2016;87:2463 - 2470。

如需披露,请联系编辑部journal@neurology.org。首页

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