MRI T2 lesion burden in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown only modest correlation between multiple sclerosis (MS) lesions on MRI and clinical disability. OBJECTIVE: To investigate the relationship between proton density/T2-weighted (T2) burden of disease (BOD) quantitatively measured on MRI scans and clinical determinants including disability. METHODS: Using the Sylvia Lawry Centre for Multiple Sclerosis Research (SLCMSR) database, the authors studied baseline T2 BOD data from a pooled subsample of 1,312 placebo MS patients from 11 randomized controlled trials. Univariate comparisons guided development of multiple regression models incorporating the most important clinical predictors. RESULTS: Significant, although weak to moderate, correlations were found between T2 BOD and age at disease onset, disease duration, disease course, disability (as measured by the Expanded Disability Status Scale [EDSS]), relapse rate, certain presenting symptoms, and gadolinium enhancement. An unexpected but key finding that persisted in the multiple regression analyses was a plateauing relationship between T2 BOD and disability for EDSS values above 4.5. CONCLUSIONS: This study confirmed the limited correlation between clinical manifestations and T2 burden of disease (BOD) but revealed an important plateauing relationship between T2 BOD and disability.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».