一种混合模型,用于区分多发性硬化症的纵向过程
Felipe Toscano Lins de Menezes1, Alexandre Bussinger Lopes1, Jéssica Monique Dias Alencar1
1Neuroimmunology Clinic, Disciplina de Neurologia, Escola Paulista de Medicina - Universidade Federal de São Paulo, Sao Paulo, Brazil.
Multiple sclerosis and related disorders
|December 13, 2023
概括
这项研究根据临床表现和疾病进展确定了多发性硬化症 (MS) 的三个不同的患者组. 最常见的轨迹显示,没有残疾的患者进展到长期残疾.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 临床研究 临床研究
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 多发性硬化症 (MS) 呈现出不同的临床过程,需要早期识别高风险患者.
- 预测残疾累积对于管理MS进展至关重要.
研究的目的:
- 在MS中使用混合模型识别不同的患者子组.
- 预测这些已识别的子组的长期临床轨迹.
主要方法:
- 从1994年至2019年,对629名多发性硬化症患者的回顾性分析.
- 使用八个预后因素进行了潜质概况和过渡分析.
- 关键参数包括年龄,疾病持续时间,EDSS,复发以及特定的病变/症状类型.
主要成果:
- 确定了三个不同的患者群体:不考虑疾病持续时间的无残疾 (NDRDD),短期疾病持续时间内的残疾 (DSDD) 和长期疾病持续时间内的残疾 (DLDD).
- 最初的阶级区别在EDSS,疾病持续时间和没有结器损伤方面是最强的.
- 随着时间的推移,NDRDD组的患者有很大的可能性 (52.1%) 过渡到DLDD组.
结论:
- 确定了三个不同的临床表现组及其在MS中的时间演变.
- 主要观察到的转变是从NDRDD组到DLDD组,突出显示了潜在的进展途径.
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