MRI correlates of cognitive impairment in childhood-onset multiple sclerosis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Brain MRI measures were correlated with neuropsychological function in 35 pediatric-onset multiple sclerosis (MS) patients and 33 age- and sex-matched healthy controls. METHOD: Mean age of MS patients was 16.3 ± 2.3 years with average disease duration of 4.3 ± 3.1 years. Cortical gray matter, thalamic, and global brain volumes were calculated for all participants using a scaling factor computed using normalization of atrophy method to normalize total and regional brain volumes for head size. T1- and T2-weighted lesion volumes were calculated for MS patients. RESULTS: Cognitive impairment (CI) was identified in 29% of the MS cohort. Cognitive deficits predominantly involved attention and processing speed, expressive language, and visuomotor integration. Relative to controls, the MS group showed significantly lower thalamic volume (p < .001), total brain volume (p < .008), and gray matter volume (p < .015). Corpus callosum area and thalamic volume differentiated patients identified as having CI from those without CI (p < .05). Regression models controlling for disease duration and age indicated that thalamic volume accounted for significant incremental variance in predicting global IQ, processing speed, and expressive vocabulary (ΔR2 ranging from .43 to .60) and was the most robust MRI predictor of cognition relative to other MRI metrics. CONCLUSIONS: The robust association between cognitive function and reduced size of thalamus and global brain volume in pediatric-onset MS patients implicate neurodegenerative processes early in the disease course, and suggest that plasticity of an immature central nervous system is not sufficient to protect patients from the deleterious consequences of MS on cognitive neural networks. (PsycINFO Database Record (c) 2011 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».