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Enregistrement W2148014680 · doi:10.1093/brain/awh167

Posterior fossa lesion volume and slowed information processing in multiple sclerosis

2004· article· en· W2148014680 sur OpenAlexafffund
Cate J. Archibald, Xiaoli Wei, James N. Scott, Christopher Wallace, Yuchen Zhang, Luanne M. Metz, J. Ross Mitchell

Notice bibliographique

RevueBrain · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche MédicaleMultiple Sclerosis SocietyMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésMultiple sclerosisLesionCognitionMedicineMagnetic resonance imagingPathologicalPsychologyNeuroscienceAudiologyPathologyRadiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between performance on information processing efficiency measures and MRI-derived lesion volume including global and regional T2 and T1 lesion volumes was investigated in 20 patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) and secondary progressive multiple sclerosis (SPMS). Processing speed, as measured by the Sternberg Memory Scanning Test, was significantly correlated with posterior fossa lesion volume and slowed reaction time in seven out of eight patients (six out of seven with SPMS) with any lesion volume in the posterior fossa suggesting a 'threshold effect'. Processing capacity as measured by the Salthouse Keeping Track Test was not significantly correlated with the MRI measures. Cognitive performance did not correlate with Expanded Disability Status Scale score, depression or fatigue, and patients performed within normal limits on tests of attention/concentration ability. The significant relationship between posterior fossa lesion volume and memory scanning speed in this study suggests that pathological damage in the posterior fossa may contribute to slowed cognitive processing and may be an important direction for future studies of cognitive function in multiple sclerosis. Lack of correlation of cognitive measures with the other MRI measures may be due to low lesion volume relative to other studies, sample composition, and limited pathological specificity of the MRI measures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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