Structural and metabolic changes in the brain of patients with upper motor neuron disorders: A multiparametric MRI study
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to assess and compare the diagnostic sensitivity of conventional MRI (cMRI), magnetization transfer imaging (MTI), diffusion-weighted imaging (DWI), and proton magnetic resonance spectroscopic imaging ((1)H-MRSI) in patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and primary lateral sclerosis (PLS). Thirty-eight ALS patients, nine PLS patients, and 22 healthy controls were enrolled. cMRI, MTI, DWI and (1)H-MRSI were obtained. ALS patients were classified as advanced phase (Ap)-ALS (definite+probable) and early phase (Ep)-ALS (possible+probable-laboratory supported). cMRI was highly sensitive in detecting corticospinal tract (CST) hyperintensities in Ap-ALS (63.4%) and PLS (71.9%), but it was poorly sensitive in Ep-ALS (17.1%). Hyperintensity on proton density-weighted images correlated with ALS severity (p=0.02). CST apparent diffusion coefficient was significantly increased in ALS (p<0.01) and PLS (p=0.02) versus controls. The N-acetylaspartate/creatine ratio was significantly reduced in the motor cortex of patients versus controls (p< or = 0.01 in PLS, p=0.02 in Ap-ALS). The study shows the utility of cMRI for diagnosing ALS. Nevertheless, MRI sensitivity is limited at the early stages of the disease. In these cases, DWI and (1)H-MRSI seem to have the potential to ameliorate the patients' work-up and estimate the nature and extent of the underlying pathological damage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».