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Enregistrement W1805414635 · doi:10.1212/wnl.84.14_supplement.p7.251

Development of Chronic Black Holes (CBH) Predicts Long Term Disability: Post-hoc Analysis of Magnetic Resonance Imaging (MRI) Data in the PRISMS Study (P7.251)

2015· article· en· W1805414635 sur OpenAlexaff
Tony Traboulsee, David Li, Juanzhi Fang, Fernando Dangond, Ludwig Kappos

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalVancouver Coastal Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingPost-hoc analysisPost hocTerm (time)MedicineNuclear magnetic resonancePhysicsInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE:Assess predictive value of CBH on long-term clinical outcomes in terms of disability in patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (MS). BACKGROUND:CBH indicate irreversible axonal loss in MS, and may be associated with long-term disability progression. DESIGN/METHODS:Patients in PRISMS were randomized to IFN β-1a, 44 or 22 μg three times weekly or placebo; after 2 years, placebo patients were re-randomized to IFN β-1a 44 or 22 μg (delayed treatment [DT]). This was a retrospective analysis of MRI scans in patients with monthly scans from Months -1 to 9. New enhancing lesions (NEL) were evaluated from Months -1 to 3; CBH evolving from NEL were assessed at Month 8/9. Association between CBH and disability outcome in follow-up to 4 years was analyzed according to treatment group. RESULTS:196 patients were included (IFN β-1a combined, n=129; DT, n=67). In the IFN β-1a group, 73/129 had NEL versus 49/67 in the DT group from Months -1 to 3; 蠅1 CBH at Month 8/9 developed in 25/73 (34[percnt]) and 27/49 (55[percnt]) patients with 蠅1 NEL in the IFN β-1a and DT groups, respectively. CBH were associated with disability progression versus no CBH (confirmed 3-month Expanded Disability Status Scale [EDSS] progression rate at 4 years 55.8[percnt] versus 43.1[percnt]). In patients with 蠅1 CBH at Month 8/9, proportions with confirmed EDSS progression at 1-, 2-, 3- and 4-years were: DT 37.0[percnt], 48.1[percnt], 55.6[percnt], 59.3[percnt], respectively; IFN β-1a 12.0[percnt], 32.0[percnt], 52.0[percnt], 52.0[percnt], respectively. In patients with 蠅1 CBH, median EDSS score in the DT group increased from 2.00 at Month 8/9 to 3.5 at 4 years; in the IFN β-1a group, the score increased from 2.5 to 3.0. CONCLUSIONS:CBH are associated with disability progression. IFN β-1a led to fewer NEL evolving into CBH, and slower disability progression at 4 years. Study Supported by: Merck Serono.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,271 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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