Прогнозирующие факторы и прогнозная модель для сильного множественного склероза в первом начале в педиатрической французской когорте.

ЦЕЛЬ: Определение ключевых прогнозируемых факторов и разработка модели прогнозирования для малопрогнозных форм многократного склероза (POMS) во французской когорте. МЕТОДЫ: В период с 2000 по 2017 год было охвачено 70 детей, охваченных системой ПОМС. Тяжелые заболевания были определены как ≥3 рецидива и/или окончательный показатель расширенной шкалы взносов по инвалидности (EDSS) выше 0. Поскольку ЭДСС может недооценивать инвалидность у детей, для определения степени тяжести был проведен анализ чувствительности с использованием только ≥3 рецидивов. Клинические, биологические и радиологические характеристики сравнивались между серьезными и несерьезными случаями для выявления прогнозируемых факторов и построения модели прогнозирования.Результаты: В ходе последней последующей деятельности 49 из 70 пациентов (70%) были отнесены к категории пациентов, имеющих серьёзные ПОМС. Используя альтернативное определение, основанное исключительно на числе рецидивов, 32 пациента (46%) были признаны серьезными. Основные прогнозные факторы - более короткий интервал между первыми двумя рецидивами, возрастом на начальном этапе и более высокой нагрузкой на первоначальное МРТ - были последовательными в обоих определениях, что подтверждает надежность модели. Окончательная прогнозная модель включала время между первыми двумя атаками, возрастом, полом, числом яхтакорных повреждений и плевоцитозом CSF. Прогнозирующее дерево получило специфичность 89% и 84% и чувствительность 76% и 68% согласно двум соответствующим определениям.ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Конкретные клинические и радиологические маркеры могут обеспечивать возможность ранней идентификации жестких ПОМС. Основываясь на этих маркерах, мы разработали прогнозную модель, которая могла бы помочь выявить пациентов, подверженных высокому риску, и определить стратегии раннего индивидуального лечения. Для подтверждения ее клинической применимости требуется подтверждение в независимой когорте.