临床功能性发作得分 (CFSS):一个简单的算法,用于临床医生怀疑功能性发作
Mohammad Dashtkoohi1, Sakineh Ranji-Bourachaloo2,3, Rozhina Pouremamali1
1Students' Scientific Research Center (SSRC), Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
Frontiers in neurology
|December 14, 2023
概括
一个新的临床评分系统,转化症状评分系统 (CFSS),有助于区分功能性发作 (FS) 和发作 (ES). 这种工具在改善临床实践中的诊断准确性方面表现有前途.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 临床诊断 临床诊断 临床诊断
背景情况:
- 区分功能性发作 (FS) 和发作 (ES) 在临床上具有挑战性,因为症状重叠.
- 准确的区分对于适当的患者管理和治疗至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证临床评分系统,以帮助诊断功能性 (FS).
- 改善临床决策,加快FS患者的诊断过程.
主要方法:
- 开发了一个临床评分系统 (CFSS),使用来自培训和验证队伍的人口和半学变量.
- 多变量逻辑回归确定了FS和ES之间的区分变量.
- 在验证队列中使用AUC确定了最佳切割值,并在测试队列中评估了CFSS.
主要成果:
- 在验证队列中,CFSS显示AUC为0.78.
- 确定了6的截止分数,平衡了灵敏度和特异性.
- 在试验队列中,CFSS获得了86.96%的灵敏度和73.81%的特异性.
结论:
- 一种新的,简单的工具 (CFSS) 已经开发出来,具有有前途的结果,用于识别疑似功能性发作 (FS) 的患者.
- 需要进一步的前性研究来将该工具整合到FS的常规诊断工作流程中.
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