The Evidence for Hypoperfusion as a Factor in Multiple Sclerosis Lesion Development
Notice bibliographique
Résumé
The evidence that hypoxia is a precipitating factor in causing early MS lesions includes increased protein levels of hypoxia-inducible factor-1 α ; presence of the D-110 hypoxia-inducible protein; increased expression of hypoxia-inducible genes in lesions as well as in adjacent normal-appearing white matter (NAWM); loss of myelin-associated glycoprotein in myelin of early MS lesions; a 50% reduction of blood flow through NAWM with areas of lowest blood flow having the greatest probability of lesion development. Why MS-like lesions develop following hypoxemic insults in some individuals but not in others is likely dependent upon the presence of immune predisposing factors that are governed genetically. Hypoperfusion may be due to decreased arterial supply, restricted venous return, or a combination of these. There are clinical trials ongoing or planned to treat chronic cerebrospinal venous insufficiency (CCSVI) through angioplasty. I suggest that it is important that clinical trials addressing vascular issues in MS should examine how the vascular intervention affects white matter perfusion and determine whether the extent of perfusion recovery and maintenance of this recovery is related to functional recovery and maintenance of functional recovery. Consideration should also be given to the possibility of arterial problems playing a role in hypoperfusion in some MS patients.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».