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Enregistrement W2050175727 · doi:10.1177/1352458507088106

Atrophy in white matter fiber tracts in multiple sclerosis is not dependent on tract length or local white matter lesions

2008· article· en· W2050175727 sur OpenAlexaff
I.B. Kezele, Douglas L. Arnold, D. Louis Collins

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésAtrophyWhite matterMultiple sclerosisPathologyLesionFiber tractCorticospinal tractMedicineExpanded Disability Status ScalePathogenesisMagnetic resonance imagingDiffusion MRIAnatomyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pathogenesis of tissue injury outside the white matter (WM) plaques of multiple sclerosis (MS) has not yet been clearly defined. To better understand the pathogenesis of this injury and the associated atrophy, we investigated volume loss over time in 20 WM fiber tracts. We defined two main aims: (1) to examine whether certain fiber tracts were more prone to atrophy, and to test the possible relation of tract atrophy to tract length and selected MS-specific variables; and (2) to investigate the possible relation of atrophy to lesion load (whole brain and in the specific tract). Local volume change was assessed between two distant time points for each MS patient studied. Fiber tracts were segmented automatically using a tractography-based atlas. Results demonstrate volume loss in all fiber tracts. The uncinate fasciculus and anterior-thalamic radiation had the greatest yearly percentage atrophy. Disease type, duration, median expanded disability status scale, total lesion load, and gender exhibited significant effects on atrophy in at least one tract. Together, these data are more consistent with a pathogenesis for the degeneration related to diffuse inflammation rather than the secondary effects of focal lesions.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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