Ten-year follow-up of the ‘minimal MRI lesion’ subgroup from the original CHAMPS Multiple Sclerosis Prevention Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with clinically isolated syndrome (CIS) and characteristic magnetic resonance imaging (MRI) lesions are at high risk for multiple sclerosis (MS). However, patients with a minimal MRI lesion burden (a low T2-hyperintense [low T2] lesion count) may have borderline formal diagnostic criteria, presenting a clinical management challenge. OBJECTIVE: Compare the 10-year disease progression of patients with low and higher T2 lesion counts treated over most intervals. METHODS: CIS patients from the original CHAMPS MS trial were retrospectively assigned to low-T2 (first quartile; 2-8 lesions) or higher-T2 (second through fourth quartiles; ≥ 9 lesions) groups using baseline T2 lesion counts. The 5- and 10-year open-label extension of CHAMPS (CHAMPIONS) evaluated conversion to clinically definite MS (CDMS), MRI activity, relapses, and disability. RESULTS: The vast majority of patients showed new disease activity by MRI and/or clinical criteria at 10 years (low-T2 86%; higher-T2 98%). Fewer low-T2 than higher-T2 patients developed CDMS (40% vs. 63%; p = 0.013); low-T2 patients also had fewer new brain lesions, less brain volume loss, and less disability progression. CONCLUSION: CIS patients with low T2 lesion counts show continued disease activity. However, all assessments of disease progression over 10 years indicated a significantly less severe disease course for low-T2 patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».