Development and internal validation of a CSF-free machine-learning model to distinguish immune checkpoint inhibitor-induced encephalitis from HSV-1 and anti-LGI1 encephalitis
Questo studio dimostra che un modello di apprendimento automatico che esclude le caratteristiche del liquido cerebrospinale può distinguere efficacemente l'encefalite indotta da inibitori dei checkpoint immunitari dall'encefalite da HSV-1 e da anti-LGI1 con un'accuratezza paragonabile ai modelli che includono i dati del liquido cerebrospinale, suggerendo la sua potenziale utilità per il triage pre-puntura lombare ed enfatizzando la continua necessità del test del liquido cerebrospinale per la diagnosi definitiva.