Diagnostic brain MRI findings in primary progressive multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
The clinical course of multiple sclerosis can be classified as relapsing from onset (relapsing-remitting), or progressive from onset (primary progressive - PPMS). These clinical phenotypes have been based on historical and clinical observations. It has been reported that PPMS patients tend to have quantitatively less MRI activity and disease burden. We evaluated the sensitivity and diagnostic value of conventional brain MRI scan in 143 PPMS patients. Brain MRIs were blindly evaluated to determine if they satisfied Paty and/or Fazekas diagnostic criteria. Patients were divided into those with typical, atypical or normal scans. They satisfied brain MRI criteria in 92% cases. Findings included: 131 typical, four atypical, and eight normal scans. All 12 non-typical scans' subjects had spinal onset; spinal MRI scans were positive in four of seven cases. Sex, age of onset, site and number of symptoms involved at onset among those groups were not significantly different but accumulation of disability had a tendency to be slower in these few individuals with normal or atypical head MRI's. Although there may be quantitative differences in lesion activity/burden, MRI scanning in PPMS unexpectedly has diagnostic sensitivity very similar to that seen in RRMS. A normal brain MRI is unusual in PPMS patients.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».