Quantitative Measurement of tissue damage and recovery within new T2w lesions in pediatric- and adult-onset multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children and adolescents with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) have a similar T2 lesion burden as adults matched for disease duration. However, it is unknown whether the degree of tissue destruction within lesions is also similar. Persistent reduced T1-weighted signal intensity within lesions indicates loss of tissue integrity. OBJECTIVE: We aimed to compare change over a 2-year period in T1 intensity within new T2 lesions, from pre-lesion levels to chronic post-lesion levels, between pediatric and adult-onset MS. METHODS: A two-point intensity-normalization method was used to generate normalized T1-weighted (NT1) images from T1-weighted data in 29 pediatric MS patients (age(mean±SD, years), disease duration (years)=15.7±2.4, 3.9±2.6) and 24 adult MS patients (36.7±8.9, 6.9±4.8). Subjects were imaged at three consecutive timepoints, 1 year apart. For each subject, a 'new-T2' lesion mask was created and the NT1 intensities 'pre-lesion', 'peri-lesion' and 'post-lesion' were determined. A longitudinal model was used to capture NT1 changes. RESULTS: The NT1 in both groups failed to recover to pre-lesion values by 1 year post-lesion (p=0.0002), with children showing significantly better recovery than adults (p=0.0089). CONCLUSIONS: Both groups showed a significant chronic reduction of T1 intensity within new T2 lesions. However, children showed a significantly greater recovery of T1 intensity, suggesting that MS lesions in the pediatric MS population are less destructive, or that pediatric patients have greater reparative capacity.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».