The Usefulness of Gadolinium-Enhanced Images on a Follow-up Magnetic Resonance Image in Suspected Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Multiple sclerosis diagnostic criteria include the presence of gadolinium-enhancing lesions when determining dissemination in space and time. Gadolinium is expensive, increases scan time and patient discomfort, and can, rarely, cause serious adverse effects. Our objective was to determine the usefulness of including gadolinium-enhanced images as part of a follow-up brain magnetic resonance imaging (MRI) in patients with a clinically isolated syndrome. METHODS: Consecutive patients seen between 2008 and 2010 with a clinically isolated syndrome suggestive of multiple sclerosis were prospectively enrolled, had a non-gadolinium-enhanced brain MRI, and consented to a follow-up gadolinium-enhanced brain MRI. The primary outcome was a comparison of the number of patients diagnosed with multiple sclerosis compared with the number who would have been diagnosed without the gadolinium-enhanced images. RESULTS: Twenty-one patients enrolled, and 2 withdrew. Follow-up MRIs were performed a median of 241 days after the initial MRI. Eleven patients met the primary outcome and were diagnosed with multiple sclerosis: 6 as a result of a second clinical attack and 5 by using imaging criteria for dissemination in space and time. If the gadolinium-enhanced images had not been obtained, then there would have been no change in the primary outcome. CONCLUSIONS: In Canadian centers with similar MRI waiting times to those in our study, the routine use of gadolinium as part of a follow-up MRI in patients with suspected multiple sclerosis may not be clinically useful. Gadolinium-enhanced images could still be obtained on an as-needed basis for specific clinical indications.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».