MRI characteristics are predictive for CDMS in monofocal, but not in multifocal patients with a clinically isolated syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To diagnose multiple sclerosis (MS), evidence for dissemination in space and time is required. There is no clear definition on how symptoms and signs of a patient indicate clinical dissemination in space. To provide a uniform approach on this subject, a clinical classification system was described recently differentiating patients with mono- and multifocal clinical presentation. Here we assess the predictive value of clinically defined dissemination in space at first presentation for time to clinically definite MS (CDMS). METHODS: Four hundred and sixty-eight patients with a first episode suggestive of MS were classified as clinically mono- or multifocal by two neurologists blinded to magnetic resonance imaging (MRI) results. These patients were part of the BENEFIT study in which 292 patients were randomized to interferon beta-1b (IFNB-1b) and 176 to placebo. By using Kaplan-Meier statistics the risk for CDMS was studied in mono- and multifocal patients of the placebo group, both with and without taking into account MRI measures of potential prognostic relevance. RESULTS: Time to CDMS was similar in monofocal and multifocal patients. In monofocal patients, the risk for CDMS over 2 years was significantly higher when >or= 9 T2 lesions or at least one Gd-enhancing lesion were present at the first event or 3 or 6 months after the first event. In patients with multifocal presentation, these MRI measures had no significant added value in predicting time to CDMS. CONCLUSION: These data indicate that a carefully performed neurological assessment of symptoms and signs, combined with lesions on MRI, is important for defining the risk of conversion to CDMS. TRIAL REGISTRATION: The Benefit trial has been registered under NCT00185211 http://www.clinicaltrials.gov.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».