MedElevator
Войти в исследования DOI 10.1016/j.ejpn.2025.12.002
Прогнозирующие факторы и прогнозная модель для сильного множественного склероза в первом начале в педиатрической французской когорте.
Аннотация
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.
Название и аннотация на языке оригинала
Prognostic factors and predictive model for severe multiple sclerosis at first onset in a pediatric French cohort.
OBJECTIVE
To identify key prognostic factors and develop a predictive model for poor-prognosis forms of pediatric-onset multiple sclerosis (POMS) in a French cohort.
METHODS
Between 2000 and 2017, 70 children with POMS were included. Severe disease was defined as ≥3 relapses and/or a final Expanded Disability Status Scale (EDSS) score above 0. Because EDSS may underestimate disability in children, a sensitivity analysis was performed using ≥3 relapses alone to define severity. Clinical, biological, and radiological characteristics were compared between severe and non-severe cases to identify prognostic factors and construct a predictive model.
RESULTS
At the last follow-up, 49 of 70 patients (70 %) were classified as having severe POMS. Using the alternative definition based solely on relapse count, 32 patients (46 %) were considered severe. The main prognostic factors-shorter interval between the first two relapses, older age at onset, and higher lesion load on initial MRI-were consistent across both definitions, confirming the robustness of the model. The final predictive model included time between the first two attacks, age, sex, number of juxtacortical lesions, and CSF pleocytosis. The prognostic tree achieved a specificity of 89 % and 84 %, and a sensitivity of 76 % and 68 % under the two respective definitions.
CONCLUSION
Specific clinical and radiological markers may allow early identification of severe POMS. Based on these markers, we developed a predictive model that could help identify high-risk patients and guide early, individualized treatment strategies. Validation in an independent cohort is warranted to confirm its clinical applicability.
Предметные рубрики MeSH
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.