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Enregistrement W2005040574 · doi:10.1017/s031716710000915x

Retinal Nerve Fiber Layer and Future Risk of Multiple Sclerosis

2008· article· en· W2005040574 sur OpenAlexaffvenue
Fiona Costello, William Hodge, Yi Pan, Luanne M. Metz, Randy H. Kardon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesBaker Foundation
Mots-clésNerve fiber layerMedicineRetinalOptic neuritisMultiple sclerosisOphthalmologyClinically isolated syndromeOptical coherence tomographyOptic nerve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Optical coherence tomography (OCT)--measured retinal nerve fiber layer (RNFL) values may represent a surrogate biomarker for axonal integrity in multiple sclerosis (MS). The purpose of this study was to determine whether RNFL measurements obtained within two years of an optic neuritis (ON) event distinguish patients at increased risk of developing clinically-definite MS (CDMS). METHODS: Fifty consecutively sampled patients who experienced a single ON event were followed prospectively for a mean period of 34 months with OCT testing. Values of RNFL in clinically-affected and non-affected eyes were compared between patients who developed CDMS and those that did not develop MS after ON. FINDINGS: Twenty-one patients (42%) developed CDMS during the course of the study, with a mean conversion time of 27 months. Mean RNFL values were thinner in the clinically-affected eyes of non-MS patients than CDMS eyes after one year (p = 0.0462) due to more severe ON events in the former. By year two, CDMS patients manifested more recurrent ON events and RNFL thinning than non-MS patients. Temporal RNFL values were thinner in the non-affected eyes of CDMS patients with a trend towards significance (p = 0.1302). INTERPRETATION: Our results indicate that RNFL thickness does not reliably distinguish patients at higher risk of converting to CDMS after ON. The severity of ON has a greater effect on RNFL thickness than risk of CDMS at one year. The CDMS patients demonstrate progressive RNFL thinning likely due to recurrent sub-clinical ON events, which may help differentiate them from non-MS patients over time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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