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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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