Spinal cord quantitative MRI discriminates between disability levels in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The clinicoradiologic paradox, or disconnect between clinical and radiologic findings, is frequently encountered in multiple sclerosis (MS), particularly in the spinal cord (SC), where lesions are expected to cause clinical impairment. We aimed to assess whether quantitative diffusion tensor and magnetization transfer imaging measures in the SC can distinguish MS cases of comparable lesion burdens with high and low disability. METHODS: One hundred twenty-four patients with MS underwent 3-T cervical SC MRI and were categorized into 4 subgroups according to SC lesion count and disability level. Regions of interest circumscribed the SC cross-section axially between C3 and C4. Cross-sectional area, fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), perpendicular diffusivity (λ(⊥)), parallel diffusivity (λ(‖)), and magnetization transfer ratio (MTR) were calculated. Differences between patient subgroups were assessed using t tests and linear regression. RESULTS: FA, MD, λ(⊥), λ(‖), MTR, and SC cross-sectional area were more abnormal in the high- vs low-disability subgroup of patients with low lesion counts (p < 0.05). MRI measures (except λ(‖) and MTR) were more abnormal in the high- vs low-disability subgroup of patients with high lesion counts (p < 0.05). In age- and sex-adjusted comparisons of high- vs low-disability subgroups, all MRI measures retained differences in the low-lesion subgroup, except λ(‖), whereas only FA, MD, and λ(⊥) retained differences in the high-lesion subgroup. CONCLUSIONS: In this cross-sectional study of patients with MS, quantitative MRI reflects clinically relevant differences beyond what can be detected by conventional MRI. Our findings support the utility of quantitative MRI in clinical settings, where accurate measurement of disease burden is becoming increasingly critical for assessing treatment efficacy.
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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 | 0,004 |
| 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 ».