Prédire le résultat fonctionnel et la réponse au traitement de l'encéphalite anti-NMDAR au moment du diagnostic (NEOSII)

Anti-NMDARE est une maladie neurologique grave mais traitable, avec une invalidité à long terme considérable et variable. Le score NEOS (Encephalitis One-Year Functional Status) anti-NMDAR précédemment développé prédit le résultat un mois après le début du traitement. Prédire l’issue et la réponse à l’immunothérapie au moment du diagnostic constituerait une sérieuse amélioration. Cela permettrait d'identifier en temps opportun les patients ayant besoin d'un traitement agressif et d'éviter les effets secondaires nocifs chez ceux qui obtiennent de bons résultats. Les données internationales de cinq cohortes d'encéphalite anti-NMDAR seront combinées pour atteindre ces objectifs.

Les enquêteurs s'efforcent d'avoir moins de 10 % de données manquantes sur toutes les variables et imputeront les données nécessaires. Les ensembles de données seront ensuite divisés - avec des distributions égales de cohortes et des résultats bons/mauvais - pour développer (70 %) et valider (30 %) le modèle NEOS2. Le résultat principal est le fonctionnement un an après le diagnostic. Une analyse secondaire vise à prédire l'effet du traitement de première intention. Les variables prédictives potentiellement pertinentes sont identifiées par une analyse univariée sur les données originales, confirmées par une sélection rétrospective sur les ensembles de données imputés. Après avoir vérifié la multicolinéarité et la linéarité des variables, les variables identifiées sont ajoutées à un modèle de régression logistique à effets mixtes sur les ensembles de données d'origine et imputées, afin d'identifier l'ensemble final de variables prédictives. Pour rendre les modèles opportuns pour la pratique médicale quotidienne, les enquêteurs attribueront des points aux (catégories de) variables incluses, sur la base des coefficients.