Cognitive Impairment in Multiple Sclerosis: Clinical, Radiologic and Pathologic Insights
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».