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Enregistrement W1561925457 · doi:10.1111/bpa.12220

Cognitive Impairment in Multiple Sclerosis: Clinical, Radiologic and Pathologic Insights

2014· review· en· W1561925457 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBrain Pathology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniversity of Oxford
Mots-clésCognitionNeuroscienceNeuropsychologyMultiple sclerosisWhite matterMedicineNeuroimagingCognitive impairmentPathologicalMagnetic resonance imagingPsychologyPathologyPsychiatryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive impairment is a common and debilitating feature of multiple sclerosis (MS) that has only recent gained considerable attention. Clinical neuropsychological studies have made apparent the multifaceted nature of cognitive troubles often encountered in MS and continue to broaden our understanding of its complexity. Radiographic studies have started to decipher the neuroanatomic substrate of MS-related cognitive impairment and have shed light onto its pathogenesis. Where radiographic studies have been limited by inadequate resolution or non-specificity, pathological studies have come to the fore. This review aims to provide an overview of the nature of cognitive impairment typically seen in MS and to explore the literature on imaging and pathological studies relevant to its evolution. In particular, the relative contributions of gray (i.e., cerebral cortex, hippocampus, thalamus and basal ganglia) and white matter to MS-related cognitive impairment will be discussed and the importance of interconnectivity between structures highlighted. The pressing need for longitudinal studies combining standardized neuropsychometric, paraclinical and radiographic outcomes obtained during life with post-mortem tissue analysis after death is presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle