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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».