Diffusivity signatures characterize trigeminal neuralgia associated with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trigeminal neuralgia secondary to multiple sclerosis (MS-TN) is a facial neuropathic pain syndrome similar to classic trigeminal neuralgia (TN). While TN is caused by neurovascular compression of the fifth cranial nerve (CN V), how MS-related demyelination correlates with pain in MS-TN is not understood. OBJECTIVES: We aim to examine diffusivities along CN V in MS-TN, TN, and controls in order to reveal differential neuroimaging correlates across groups. METHODS: 3T MR diffusion weighted, T1, T2 and FLAIR sequences were acquired for MS-TN, TN, and controls. Multi-tensor tractography was used to delineate CN V across cisternal, root entry zone (REZ), pontine and peri-lesional segments. Diffusion metrics including fractional anisotropy (FA), and radial (RD), axial (AD), and mean diffusivities (MD) were measured from each segment. RESULTS: CN V segments showed distinctive diffusivity patterns. The TN group showed higher FA in the cisternal segment ipsilateral to the side of pain, and lower FA in the ipsilateral REZ segment. The MS-TN group showed lower FA in the ipsilateral peri-lesional segments, suggesting differential microstructural changes along CN V in these conditions. CONCLUSIONS: The study demonstrates objective differences in CN V microstrucuture in TN and MS-TN using non-invasive neuroimaging. This represents a significant improvement in the methods currently available to study pain in MS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».