Conventional MRI as a diagnostic and prognostic tool in spinal cord injury: a systemic review of its application to date and an overview on emerging MRI methods
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The diagnosis and prognosis of traumatic spinal cord injury has historically relied on clinical examination whereby those presenting with severe injuries were deemed unlikely to recover and those presenting with mild injuries were deemed more likely to recover. With the widespread use of MRI to visualize traumatic injury to the spinal cord, a spectrum of previously unseen characteristics ranging from mild T2-weighted signal intensity to complete spinal cord transection is now available to aid in both the diagnosis and prognosis. AREAS COVERED: In this systematic review, the authors outline how clinical examination (using the American Spinal Injury Association standards) and MRI characteristics can be used to classify and characterize acute traumatic cervical spinal cord injury. The reader will gain an appreciation for the different magnetic resonance signal characteristics that can be used to predict a favorable or unfavorable prognosis following traumatic spinal cord injury. The accuracy of this information, in terms of sensitivity and specificity, is presented. Using likelihood ratios, the authors work through specific examples. EXPERT OPINION: The use of MRI in the evaluation of the human spinal cord has aided our understanding of the condition significantly. However, there are still several challenges that need to be met, in particular the use of MRI to detect functional abnormalities as well as structural ones. In the coming years, our ability to define damaged circuits in the spinal cord will mean that it will be possible to link structure to function in an objective non-invasive way, which will have implications for the understanding and potential treatment of spinal cord injury.
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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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».